OpenAI又Open了下：可解释性新研究，作者来自Ilya超级对齐团队

来源：市场资讯

（来源：量子位）

刚小步快跑了一波GPT 5.1，主打让大模型说人话，OpenAI又在可解释性上做文章了。

真的是paper的那种。

论文公开了OpenAI内部一种训练小模型的新方法，能让模型的内部机制更容易被人类理解，即更具可解释性。

OpenAI自己是这样介绍的：

简单来说，在这项研究中，OpenAI研究员们的核心思路是：训练神经元连接少、但神经元数量多的稀疏模型，让神经网络变得简单，也更容易理解。

如果你对模型可解释性感兴趣，这篇论文值得一读。

而对于OpenAI的难得open，还有不少网友关心：那么新的小模型系列要来了吗？

通过稀疏模型理解神经网络

来看具体研究内容。

OpenAI研究员们认为，推理模型通过思维链展现出的可解释性在短期内非常有价值，能让我们捕捉到模型的“欺骗”等行为。但完全依赖这一特性显然不太可靠，随着时间的推移，这种策略也可能会失效。

想要更本质地理解模型机制，还是需要对模型的计算过程进行完全逆向工程。

问题在于，从复杂密集网络入手，难度非常大：每个神经元都与其他数千个神经元相连，不同的神经元又执行着许多不同的功能，这让理解它们看上去几乎不可能。

那么，能否训练一个拥有很多神经元，但每个神经元只有几十个连接的模型，来帮助人们理解模型机制呢？

基于这一核心思路，OpenAI的研究人员训练了一个小模型：采用的还是现代语言模型的基础架构（类似GPT-2），只做了一个小小的改动——

强制将模型的大部分权重设为0。

评估可解释性

有了这个稀疏模型，下一步，研究人员的目标是，找出模型在每一项任务中的“回路（circuit）”。

所谓“回路”，是指模型能精准完成特定任务的最小计算单元。

论文将其定义为一个由节点（nodes）和边（edges）组成的图。

回路的规模可以通过节点和边的数量来衡量，论文将回路的边数几何平均值作为解释性的量化指标。

为了评估模型的可解释性，研究人员设计了一系列简单的算法任务，对于每个任务，都将模型精简到能够完成任务的“最小回路”。

举个例子：

得到的回路长这样：

可以看到，该回路仅使用5个残差通道、第0层的两个MLP神经元，以及第10层的一个注意力查询键通道和一个值通道。

流程是：（1）将单引号编码到一个残差通道中，将双引号编码到另一个残差通道中；（2）使用MLP层将编码结果转换为两个通道：一个用于检测任意引号，另一个用于区分单引号和双引号；（3）使用注意力机制忽略中间的token，找到前一个引号，并将其类型复制到最后一个token；（4）预测匹配的结尾引号。

论文还研究了一些更复杂的行为，比如变量绑定等。这些行为的回路更难完全解释，但仍可以得出相对简单的部分解释，以预测模型的行为。

他们还发现：通过训练更大、更稀疏的模型，可以生成功能越来越强大、回路却越来越简单的模型。

这表明，这一方法有可能扩展到理解更复杂的行为。

不过，研究人员也强调，这项工作仍处于早期：稀疏模型比前沿模型小得多，并且即使是稀疏模型，计算过程也仍有很多“黑盒”的部分。

另外，目前稀疏模型的训练效率比较低。他们认为有两种途径来解决：

一是从现有的密集模型中提取稀疏回路，而不是从头开始训练稀疏模型。

二是开发更高效的模型训练技术，以提高模型的可解释性。

“跨界”研究团队

作者一共有6位。

通讯作者为Leo Gao，研究方向是AGI对齐，曾参与过GPT-Neo、GPT-4的研究。论文被引数3.5w+，h-index为19。

他曾是Ilya超级对齐团队成员。在Ilya领导OpenAI超级对齐团队期间，两人合作发表了一系列论文和技术博客。

Achyuta Rajaram，还在MIT学物理，是OpenAI实习生。可解释性研究之外，兴趣是解谜游戏、下棋和撸猫。

Jacob Coxon，毕业于剑桥大学三一学院，2023年加入OpenAI。在2016年和2017年，他分别获得了两届IMO的银牌和铜牌。

Soham V. Govande，来自斯坦福，正在攻读计算机科学AI方向学士学位和系统方向硕士学位。加入OpenAI之前，还曾在英伟达实习。

Bowen Baker，OpenAI多智能体团队研究科学家，2017年就加入了OpenAI，曾参与OpenAI o1的研发。

Dan Mossing，本科毕业于普林斯顿大学物理专业，后于加州大学伯克利分校取得生物物理学博士学位。