В последние годы искусственный интеллект прочно вошел в нашу жизнь, от повседневных помощников до сложных систем принятия решений. При этом вопросы безопасности ИИ становятся все более актуальными, поскольку недостаточная прозрачность и непредсказуемость моделей могут привести к серьезным последствиям. Одной из самых больших загадок в области безопасности ИИ является то, как правильно понять и измерить влияние, которое оказывают компоненты моделей, а не лишь предполагать их намерения. Эта тема часто обходится стороной и порой считается слишком сложной, но именно она лежит в основе создания безопасных и надежных систем на базе искусственного интеллекта. Традиционные представления о работе больших языковых моделей (LLM) исходили из мысли, что процесс выбора следующего слова или токена происходит благодаря совокупности намерений и логики, заложенных в модель во время обучения.
Однако современные исследования демонстрируют, что понимать поведение таких систем исключительно через призму предположительных «намерений» компонентов неэффективно. Трансформеры, которые лежат в основе большинства современных LLM, не имеют простых и прозрачных правил принятия решений. Вместо этого они работают через сложное переплетение миллионов нейронов и внимания, влияющих друг на друга на разных уровнях сети. Одним из ключевых вызовов стало понимание того, какие части модели действительно вносят решающий вклад в формирование ответа. Большинство существующих методов интерпретации опираются на анализ того, что компоненты модели «понимают» или «намереваются сделать» на предварительном этапе вычислений.
Однако результаты исследования, посвященного концепции landed writes, показали, что необходимо смотреть на действия модели, учитывая масштабирование и нормализацию в процессе работы каждого слоя. Landed writes – это новая методика, позволяющая отслеживать реальные вклады отдельных голов внимания и нейронов в итоговый выбор слова, но не в исходном виде их сигналов, а с учётом внутреннего масштабирования, которое происходит в процессе нормализации. Другими словами, эта методика фиксирует не намерение компонента повлиять на выбор, а его фактический, «приземленный» вклад, который реально учитывается системой при выборе токена. Выход модели – это результат накопления и масштабирования множества маленьких вкладов в многомерном пространстве, которое можно представить как координаты в векторном пространстве размерности тысячи и более. Каждый нейрон или голова записи вносит определённый малый вклад, но его реальное влияние вносимое в итоговый ответ зависит от того, как этот вклад масштабируется в процессе нормализации.
На практике исследования показали, что вклады на ранних слоях могут усиливаться в сотни раз, тогда как на более глубоких слоях происходит их сжатие. Это резко меняет вес и значение каждого компонента, влияя на итоговый результат. Нормализация (RMSNorm) играет ключевую роль в этом процессе. Она регулирует масштабы вкладов, выравнивая их относительно общей активности слоя и предотвращая слишком большой разброс значений. Проблема большинства интерпретирующих инструментов заключается в том, что они анализируют моделирование до нормализации, фактически оценивая намерения, а не конечный вклад.
Такой подход сродни попытке понять смысл разговора, слушая мысли говорящего, а не слыша фактические произнесенные слова. Концепция landed writes позволяет назначить объективные значения вклада каждого нейрона или голов внимания, учитывая их масштабирование на этапе нормализации. Это дает гораздо более точное и действенное понимание внутреннего механизма принятия решений моделей. Researchers observed, что лишь небольшая часть нейросетевых координат, примерно от одиннадцати до девяноста, отвечает за большую часть предсказаний логитов, что говорит о чрезвычайной разреженности и специализированности внутреннего представления информации. Эти открытия меняют подход к безопасности ИИ, поскольку теперь можно точнее выявлять, какие компоненты и на каких этапах влияют на поведение модели.
Такой уровень детализации способствует созданию более прозрачных и контролируемых систем, а также помогает обнаруживать потенциальные уязвимости, например, когда неконтролируемые части модели могут неожиданно усиливать нежелательные эффекты. Преимущества метода landed writes весьма значительны. Он не требует сложной дообучения или дополнительного вычислительного ресурса, а лишь базируется на одном или двух прогонках модели с захватом внутренних данных. Это делает его доступным инструментом для широкого круга исследователей безопасности ИИ и разработчиков интерпретируемых моделей. Однако метод также имеет ограничения.
Он является причинно-наивным – то есть фиксирует лишь фактическое влияние, не объясняя мотивов или сложных взаимодействий внутри модели, которые могут приводить к этому влиянию. Поэтому интеграция landed writes с другими методами интерпретации и анализа, такими как Soft Activation Extraction (SAE) или анализ цепочек причинно-следственных связей, может дать более полную картину внутренней логики моделей. В практическом плане реализация landed writes требует аккуратного программного обеспечения, способного отслеживать и масштабировать вклад на каждом слое и для каждого компонента модели, включая отдельные головы внимания и нейроны в MLP-моделях. При этом многие современные библиотеки машинного обучения нуждаются в доработках, которые позволили бы встроить такую функциональность как стандартный инструмент для анализа и отладки. Дальнейшие направления исследований включают создание более продвинутых интерпретирующих алгоритмов, основанных на landed writes, и возможное использование этой концепции для оптимизации моделей.
Например, можно обучать «дистиллированные» модели, оставляя лишь те части, которые вносят значимый вклад, что поможет снижать объем вычислений без ухудшения качества. Еще одна перспективная область – исследование так называемого sigma-гейминга, когда части модели изменяют нормализацию для изменения итогового влияния других компонентов, что может быть инструментом для стратегических или конкурентных поведений внутри сети. В общем, освоение концепции landed writes открывает новую эру понимания и контроля искусственного интеллекта. Она приближает нас к созданию объяснимых, надежных и безопасных моделей, где можно не просто гадать о намерениях, а четко видеть и измерять реальные влияния каждого элемента нейронной сети. Это критически важно для уверенного внедрения ИИ в области с высокими требованиями к безопасности – от медицины до авиации и государственной безопасности.
