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title: 【2023生成式AI】26~27  用語言模型來解釋語言模型
tags: [生成式AI]

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20251025筆記 內容可能有錯誤，請參考原始影片 


[李宏毅【機器學習 2023】(生成式 AI)](https://www.youtube.com/playlist?list=PLJV_el3uVTsOePyfmkfivYZ7Rqr2nMk3W)


[【生成式AI】用語言模型來解釋語言模型 (上)](https://www.youtube.com/watch?v=GBXm30qRAqg&list=PLJV_el3uVTsOePyfmkfivYZ7Rqr2nMk3W&index=26)
[【生成式AI】用語言模型來解釋語言模型 (下)](https://www.youtube.com/watch?v=OOvhBIIHITE&list=PLJV_el3uVTsOePyfmkfivYZ7Rqr2nMk3W&index=27)


### 【生成式AI】用語言模型來解釋語言模型(上) 大綱


I. **研究目的與對象**
    *   **目的：** 利用 AI 來解釋 AI，探測類神經網路內部神經元（neuron）或區塊（block）的作用。
    *   **方法：** 透過觀察神經元在讀取不同詞彙時的啟動情況（Activation），來推測其代表的語義或功能。
II. **核心解釋流程**
    *   **架構：** 包含被解釋模型（GPT-2）與解釋模型（GPT-4）。
    *   **資料：** 記錄目標神經元在讀取大量句子時的輸出數值，並將數據傳輸給 GPT-4。
    *   **優化：** 發現移除輸出數值為零的詞彙（token）可以得到更好的解釋結果。
    *   **任務：** GPT-4 根據觀察到的啟動軌跡，生成該神經元功能的自然語言描述。
III. **解釋驗證與評估**
    *   **驗證方法：** 讓 GPT-4 擔任「角色扮演模型」（Simulator Model），根據其解釋預測神經元在新的句子中的輸出數值。
    *   **評分：** 比較 GPT-4 的預測值與真實神經元輸出值的相似度，得出 **「可解釋性分數」**（介於 0 到 1 之間）。
IV. **初步趨勢與發現**
    *   **模型影響：** 較小模型的神經元比大模型更容易被解釋。
    *   **層次影響：** 較低層次的神經元比高層次的更容易被解釋。
    *   **結果：** 只有極少數的神經元功能能夠被 GPT-4 準確解釋，多數神經元的可解釋性分數偏低。

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#### 一、 研究目標與基本概念

1.  **目標與範圍：** 這項研究（由 OpenAI 進行）的目標是使用語言模型來解釋另一個語言模型內部的**類神經網路**正在執行什麼樣的任務。具體來說，是想知道一個神經元（neuron）或一個區塊（block）的作用。
2.  **推測機制：** 研究透過觀察神經元何時會**啟動（activation）**，即何時會輸出較大的數值，來推測其所代表的含義或功能。
3.  **可解釋性的證據：** 雖然多數神經元的功能不太清楚，但確實存在功能明確的神經元。
    *   例如，研究曾發現一個位於 **GPT-2 第 31 層的神經元**（編號 82 號），它專門在預測接下來會出現 **"and"** 這個詞彙時會大量啟動。

#### 二、 核心解釋方法（GPT-2 與 GPT-4 協作）

1.  **技術簡潔性：** 該研究的技術被描述為「非常簡單」。
2.  **資料收集與模型配置：**
    *   **被解釋模型（Explainee Model）：** 使用 GPT-2。
    *   **步驟：** 讓 GPT-2 讀取大量的句子，並記錄目標神經元在讀取每個詞彙（token）時的輸出數值。
3.  **GPT-4 的輸入格式：** 這些神經元活動的數據被傳輸給 **GPT-4** 進行解釋。
    *   **Prompt 內容：** 提示（Prompt）會描述研究目的，並告知 GPT-4 數據的格式：包含詞彙及其對應的輸出數值（Activation）。
    *   **數值標準化：** 輸出數值被標準化，範圍介於 **0 到 10 之間**。
4.  **優化輸入數據：** 實務操作發現，如果僅向 GPT-4 呈現那些輸出數值不為 0 的詞彙，可以得到更好的解釋結果。這是因為輸出為 0 的情況太多，可能會干擾 GPT-4 識別複雜的模式。
5.  **GPT-4 產生的解釋：**
    *   **成功範例：** GPT-4 能夠從數據軌跡中識別出神經元的功能，例如：
        *   尋找與「社群感」（community and unity）或「聯合理念」相關的概念。
        *   代表「正確或對錯相關的詞彙或語詞」的神經元。
        *   偵測「教學行為」（如小孩騎車或地圖）的神經元。
        *   尋找「反覆出現的 Pattern」（如多個 advertisement 連續出現）的神經元。
    *   **困難範例：** 有些神經元的功能對 GPT-4 來說難以理解，例如偵測規律被破壞的神經元（如一串數字或總統名字序列中出現不符合規律的詞彙），GPT-4 會給出模糊的解釋，例如「尋找籠統的抽象概念」。

#### 三、 驗證與評估機制

1.  **驗證的目的：** 評估 GPT-4 產生的自然語言解釋是否能精確反映真實神經元的行為。
2.  **角色扮演 (Simulator Model)：** 讓 GPT-4 扮演成它所解釋的那個神經元。
3.  **測試流程：**
    *   給予 GPT-4 一個新的句子，並將其先前產生的神經元功能描述作為「腳本」。
    *   要求 GPT-4 預測當讀到句子的最後一個詞彙時，該神經元會輸出多少數值。
4.  **精確度評估：** 研究人員將相同的句子輸入到真實的 GPT-2 中，取得該神經元的真實輸出數值。
    *   將 GPT-4 的預測值與真實值進行比對，如果數值非常接近，則說明解釋是精確的。
    *   研究人員定義了「可解釋性分數」（explanation score），分數介於 **0 到 1** 之間，分數越高代表解釋越精確。

#### 四、 趨勢與挑戰

1.  **模型大小與層次深度：**
    *   **模型大小：** 傾向於認為較小的模型中的神經元比大模型更容易解釋。
    *   **層次深度：** 較低層次的神經元（處理較低階、不抽象的特徵）容易被解釋，而越高層次的神經元（處理越抽象的概念）越難以解釋。
2.  **普遍性不足：** 實際結果顯示，**GPT-4 對多數神經元的解釋都極差**，平均分數接近 0.2。這表明只有極少數的神經元能夠被準確地理解。
3.  **人類解釋的限制：** 即使請人類提供神經元的功能解釋，再讓 GPT-4 扮演模擬器，所得到的解釋分數也沒有比 GPT-4 自己產生的解釋好上太多。這暗示許多神經元可能真的難以用人類語言來描述其確切功能。

### 【生成式AI】用語言模型來解釋語言模型(下) 大綱


I. **深化解釋驗證方法 (Deepening Explanation Validation)**
    *   **方法擴展：** 不僅依賴神經元輸出相似度，還引入「**神經元替換測試**」（Substitution Test）。
    *   **目的：** 評估被解釋神經元在整個網路中的**功能重要性**。
II. **優化數據與解釋 (Optimizing Data and Explanations)**
    *   **挑戰：** 僅靠最活躍的數據來解釋神經元功能會有盲點。
    *   **解決方案：** 利用 GPT-4 **自動生成關鍵句子** (Critical Examples) 來驗證和修正原有的解釋假設。
III. **方法論的爭議與局限 (Controversies and Limitations)**
    *   **主要批評：** 質疑「用 AI 解釋 AI」（黑箱解釋黑箱）、只解釋單一神經元的限制，以及人類語言難以描述所有神經元功能的問題。

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#### 一、 解釋的驗證與評估深化

研究利用三個模型架構：**被解釋模型**（GPT-2）、**解釋模型**（GPT-4）、和**角色扮演模型**（GPT-4）。

1.  **傳統驗證（相似度）：** 之前的方法是比較 GPT-4 扮演神經元的輸出值 (Activation) 與真實 GPT-2 神經元的輸出值有多接近。
2.  **替換測試 (Substitution Test)：**
    *   **動機：** 研究者擔心僅看輸出相似度不夠，因為某些神經元的位置可能非常關鍵，其微小變化卻能對整個網路輸出產生巨大影響。
    *   **操作：** 將 GPT-4 **扮演出來的神經元**直接**取代** GPT-2 裡面的某一個真實神經元。
    *   **評估：** 觀察當這個真實神經元被 GPT-4 扮演的神經元取代後，整個 GPT-2 模型的最終輸出會有多大的變化。這個變化程度可以用來代表該神經元的重要性。
    *   **結果：** 兩種評估方法（輸出相似度與替換測試結果）呈現**高度正相關**，這表示選擇其中一種作為評估基準是可行的。

3.  **人類評估與分數 (Human Judgment and Scores)**
    *   研究也進行了測試，發現人類認為解釋越好、越精確，該解釋所對應的可解釋性分數也越高。

#### 二、 優化解釋過程：自動數據生成

為了提高 GPT-4 對神經元功能的解釋品質，研究優化了數據的選擇，以解決僅依賴「最活躍」數據所造成的盲點。

1.  **傳統數據選擇的局限：**
    *   通常只挑選那些導致神經元**輸出數值特別大**的句子（最活躍的句子）來給 GPT-4 進行解釋。
    *   這種做法可能導致 GPT-4 做出**不完整或錯誤的假設**。例如，神經元可能偵測 "N 後面的 E"（N=名詞），但在所有給出的樣本中，N 後面的 E 都很簡單。GPT-4 可能誤以為該神經元只是在偵測所有以 E 結尾的詞彙。

2.  **生成關鍵範例 (Generating Critical Examples)：**
    *   **GPT-4 的自我修正機制：** 讓 GPT-4 根據它**初步推測**的神經元功能，**自行生成**更多關鍵性句子來測試這個假設。
    *   **流程：**
        *   將推測的功能描述輸入 GPT-4。
        *   要求 GPT-4 產生更多可能啟動該神經元的例子 (e.g., 包含 N 後面的 E 的句子)。
        *   將這些新生成的句子丟回被解釋模型（GPT-2）中執行，以取得真實的 Activation 數據。
        *   如果新數據與 GPT-4 的初步解釋產生矛盾（例如，看到一個應該啟動但沒有啟動的例子），則利用這些數據**修正**原有的功能描述。
    *   **效果：** 透過 GPT-4 自動生成關鍵數據來修正解釋，比隨機找更多句子（Revision random）能更有效地提高可解釋性分數。

#### 三、 方法論的挑戰與批評

儘管取得了成果，但這種「用 AI 解釋 AI」的方法仍面臨多方質疑：

1.  **「黑箱解釋黑箱」的爭議：**
    *   批評者認為使用一個大型語言模型（GPT-4，一個黑箱）去解釋另一個模型（GPT-2）的神經元功能，並沒有從根本上解決問題。
    *   研究者認為這並無不妥，因為人類大腦也是一個「更大的黑箱」，既然我們可以接受人腦解釋 AI，那麼 AI 解釋 AI 也應被接受。

2.  **單一神經元解釋的局限：**
    *   該研究的目標是解釋**單一神經元**，但實際上，許多複雜的功能可能是由多個神經元共同組成一個「結構 (set)」來實現的。因此，單獨解釋一個神經元可能不足以理解網路內部運作。

3.  **語言表達的限制：**
    *   即使神經元的行為模式是固定且重要的，人類的語言也可能**缺乏精確的詞彙**來描述這種抽象的模式。這使得 GPT-4 難以用自然語言給出準確的解釋。

4.  **模擬器 (Simulator) 的可靠性：**
    *   如果用於驗證的「角色扮演模型」（Simulator/GPT-4）本身表現不佳，那麼即使解釋腳本是好的，最終的解釋力分數也會很低。
    *   此外，由於模型對模型之間的互動，存在一種擔憂：GPT-4 產生的解釋（Description）可能包含人類無法理解的「神秘的判語 (cryptic statements)」，但這些判語卻能讓模擬器正確地預測輸出，導致高分但對人類無用的結果。


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