[🏆베스트] (앤트로픽) 거대 언어 모델의 사고 과정 추적하기

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해석 가능성

거대 언어 모델의 사고 과정 추적하기

2025년 3월 27일

https://youtu.be/Bj9BD2D3DzA

클로드(Claude)와 같은 언어 모델은 인간이 직접 프로그래밍하는 것이 아니라, 방대한 양의 데이터를 통해 훈련됩니다. 이 훈련 과정에서 모델은 문제 해결을 위한 자체적인 전략을 학습합니다. 이러한 전략은 모델이 단어 하나를 쓸 때마다 수행하는 수십억 개의 연산 속에 암호화되어 있습니다. 이는 모델 개발자인 우리에게는 이해하기 어려운 상태로 나타납니다. 즉, 우리는 모델이 수행하는 대부분의 작업 방식을 이해하지 못한다는 의미입니다.

클로드와 같은 모델이 어떻게 생각하는지 알게 된다면, 우리는 그 능력에 대해 더 잘 이해할 수 있을 뿐만 아니라, 모델이 우리가 의도한 대로 작동하고 있는지 확인하는 데도 도움이 될 것입니다. 예를 들어:

- 클로드는 수십 개의 언어를 구사할 수 있습니다. 그렇다면 클로드는 "머릿속으로" 어떤 언어를 사용하고 있을까요? (만약 사용한다면 말이죠.)

- 클로드는 한 번에 한 단어씩 텍스트를 작성합니다. 이때 다음 단어를 예측하는 데만 집중할까요, 아니면 미리 계획을 세우기도 할까요?

- 클로드는 자신의 추론 과정을 단계별로 설명할 수 있습니다. 이 설명은 답을 도출하기 위해 실제로 거친 단계를 나타낼까요, 아니면 때로는 이미 정해진 결론에 맞춰 그럴듯한 주장을 꾸며내는 것일까요?

우리는 오랫동안 생각하는 유기체의 복잡한 내부를 연구해 온 신경과학 분야에서 영감을 받아, 활동 패턴과 정보 흐름을 식별할 수 있는 일종의 'AI 현미경'을 구축하고자 합니다. AI 모델과 대화하는 것만으로는 배울 수 있는 것에 한계가 있습니다. 결국 인간(신경과학자조차도)은 우리 자신의 뇌가 어떻게 작동하는지에 대한 모든 세부 사항을 알지 못합니다. 그래서 우리는 그 내부를 들여다봅니다.

오늘, 우리는 이 "현미경" 개발의 진전과 이를 적용하여 새로운 "AI 생물학"을 관찰한 결과를 담은 두 편의 새로운 논문을 공유합니다. 첫 번째 논문에서는 모델 내부에서 해석 가능한 개념("특징")을 찾는 이전 연구를 확장하여, 이러한 개념들을 계산 "회로"로 연결함으로써 클로드에 입력되는 단어가 출력되는 단어로 변환되는 경로의 일부를 밝혀냅니다. 두 번째 논문에서는 클로드 3.5 하이쿠(Claude 3.5 Haiku)의 내부를 들여다보며, 위에서 설명한 세 가지를 포함하여 모델의 열 가지 중요한 행동을 대표하는 간단한 작업에 대한 심층 연구를 수행합니다. 우리의 방법론은 클로드가 이러한 프롬프트에 응답할 때 발생하는 현상의 일부를 조명하며, 이는 다음과 같은 사실에 대한 확실한 증거를 보기에 충분합니다:

- 클로드는 때때로 언어 간에 공유되는 개념적 공간에서 생각하며, 이는 일종의 보편적인 "사고의 언어"를 가지고 있음을 시사합니다. 우리는 간단한 문장을 여러 언어로 번역하고 클로드가 이를 처리하는 방식에서 나타나는 중첩을 추적하여 이를 보여줍니다.

- 클로드는 앞으로 말할 내용을 여러 단어 앞서 계획하고, 그 목적지에 도달하기 위해 글을 씁니다. 우리는 시(詩)의 영역에서 이를 보여주는데, 모델이 미리 가능한 운율 단어를 생각하고 다음 행을 그 단어에 도달하도록 작성합니다. 이는 모델이 한 번에 한 단어씩 출력하도록 훈련되었음에도 불구하고, 훨씬 더 긴 안목으로 생각할 수 있다는 강력한 증거입니다.

- 클로드는 때때로 논리적 단계를 따르기보다는 사용자의 의견에 동의하기 위해 설계된 그럴듯한 주장을 제시하기도 합니다. 우리는 어려운 수학 문제에 대한 도움을 요청하면서 잘못된 힌트를 제공함으로써 이를 보여줍니다. 모델이 가짜 추론을 만들어내는 "현행범으로" 포착할 수 있었으며, 이는 우리의 도구가 모델 내 우려스러운 메커니즘을 식별하는 데 유용할 수 있다는 개념 증명을 제공합니다.

우리는 모델 내부에서 관찰한 결과에 종종 놀랐습니다. 시 연구 사례에서는 모델이 미리 계획하지 않는다는 것을 보이려 했으나, 오히려 계획한다는 사실을 발견했습니다. 환각(hallucination) 연구에서는, 클로드의 기본 행동은 질문을 받았을 때 추측하기를 거부하는 것이며, 무언가가 이 기본적 거부 성향을 억제할 때만 질문에 답한다는 직관에 반하는 결과를 발견했습니다. 탈옥(jailbreak) 예시에 대한 반응 연구에서는, 모델이 대화를 자연스럽게 되돌리기 훨씬 전에 위험한 정보를 요청받았다는 사실을 인지하고 있음을 발견했습니다. 우리가 연구하는 문제들은 다른 방법으로도 분석될 수 있고 (종종 그래 왔 지만), 일반적인 "현미경 구축" 접근법은 우리가 처음에는 예상하지 못했던 많은 것들을 배울 수 있게 해주며, 이는 모델이 더욱 정교해짐에 따라 점점 더 중요해질 것입니다.

이러한 발견들은 단순히 과학적으로 흥미로운 것 이상입니다. 이는 AI 시스템을 이해하고 신뢰성을 확보하려는 우리의 목표를 향한 중요한 진전을 나타냅니다. 또한 다른 그룹이나 잠재적으로 다른 영역에서도 유용하게 사용되기를 바랍니다. 예를 들어, 해석 가능성 기술은 의료 영상 및 유전체학과 같은 분야에서 활용되어 왔는데, 과학적 응용을 위해 훈련된 모델의 내부 메커니즘을 분석하면 해당 과학에 대한 새로운 통찰력을 얻을 수 있기 때문입니다.

동시에, 우리는 현재 접근법의 한계를 인식하고 있습니다. 짧고 간단한 프롬프트에서도 우리의 방법론은 클로드가 수행하는 전체 계산의 일부만을 포착하며, 우리가 관찰하는 메커니즘에는 기반 모델에서 실제로 일어나는 일을 반영하지 않는 도구 기반의 인공물(artifacts)이 있을 수 있습니다. 현재는 단 수십 개의 단어로 이루어진 프롬프트에 대해서도 우리가 보는 회로를 이해하는 데 몇 시간의 인간 노력이 필요합니다. 현대 모델에서 사용되는 복잡한 사고 사슬을 지원하는 수천 단어 규모로 확장하려면, 방법론 자체와 (아마도 AI의 도움을 받아) 우리가 관찰한 것을 이해하는 방식 모두를 개선해야 합니다.

AI 시스템이 급격히 발전하고 점점 더 중요한 맥락에서 배포됨에 따라, 앤트로픽(Anthropic)은 실시간 모니터링, 모델 특성 개선, 정렬(alignment) 과학을 포함한 다양한 접근법 포트폴리오에 투자하고 있습니다. 이와 같은 해석 가능성 연구는 가장 위험 부담이 크면서도 가장 큰 보상을 기대할 수 있는 투자 중 하나이며, AI의 투명성을 보장하기 위한 독특한 도구를 제공할 잠재력을 지닌 중요한 과학적 도전 과제입니다. 모델 메커니즘에 대한 투명성은 모델이 인간의 가치와 정렬되어 있는지, 그리고 우리의 신뢰를 받을 자격이 있는지 확인할 수 있게 해줍니다.

자세한 내용은 이 논문을 참조하시기 바랍니다. 아래에서는 저희 조사에서 발견된 가장 주목할 만한 "AI 생물학" 결과 중 일부를 간략하게 둘러보는 여정으로 여러분을 초대합니다.

AI 생물학 둘러보기

클로드는 어떻게 다국어를 구사하는가?

클로드는 영어와 프랑스어부터 중국어와 타갈로그어까지 수십 개의 언어를 유창하게 구사합니다. 이 다국어 능력은 어떻게 작동할까요? 별도의 "프랑스어 클로드"와 "중국어 클로드"가 병렬적으로 실행되어 각자의 언어로 요청에 응답하는 걸까요? 아니면 내부에 언어를 초월하는 핵심 기능이 있는 걸까요?

영어, 프랑스어, 중국어 전반에 걸쳐 공유되는 특징들이 존재하며, 이는 어느 정도 개념적 보편성이 있음을 나타냅니다.

더 작은 모델에 대한 최근 연구에서는 언어 간 문법적 메커니즘 공유의 단서를 보여주었습니다. 우리는 클로드에게 여러 다른 언어로 "작은 것의 반대"를 물어봄으로써 이를 조사했고, '작음'과 '반대'라는 개념에 대한 동일한 핵심 특징들이 활성화되어 '큼'이라는 개념을 촉발하고, 이것이 질문의 언어로 번역되어 나온다는 것을 발견했습니다. 우리는 모델 규모가 커질수록 공유 회로가 증가하며, 클로드 3.5 하이쿠는 더 작은 모델에 비해 언어 간 특징 공유 비율이 두 배 이상 높다는 것을 발견했습니다.

이는 일종의 개념적 보편성, 즉 의미가 존재하고 특정 언어로 번역되기 전에 사고가 일어날 수 있는 공유된 추상적 공간에 대한 추가적인 증거를 제공합니다. 더 실용적으로는, 클로드가 한 언어에서 배운 것을 다른 언어를 구사할 때 적용할 수 있음을 시사합니다. 모델이 여러 맥락에 걸쳐 지식을 공유하는 방식을 연구하는 것은 여러 영역에 걸쳐 일반화되는 모델의 가장 진보된 추론 능력을 이해하는 데 중요합니다.

클로드는 운율을 계획하는가?

클로드는 어떻게 운율이 맞는 시를 쓸까요? 다음 짧은 시를 생각해 봅시다:

| 그는 당근을 보고 움켜쥐어야만 했네 (He saw a carrot and had to grab it),

| 그의 굶주림은 굶주린 토끼 같았네 (His hunger was like a starving rabbit)

두 번째 행을 쓰기 위해 모델은 동시에 두 가지 제약 조건을 만족시켜야 했습니다: ("grab it"과) 운율을 맞춰야 하는 필요성과, (왜 당근을 움켜쥐었는지) 의미가 통해야 하는 필요성입니다. 우리의 추측은 클로드가 행의 끝부분까지 별다른 사전 생각 없이 단어별로 글을 쓰다가, 마지막에 운율이 맞는 단어를 선택하도록 할 것이라는 것이었습니다. 따라서 우리는 마지막 단어가 의미가 통하도록 보장하는 경로와 운율을 맞추도록 보장하는 경로, 이렇게 두 개의 병렬 경로를 가진 회로를 예상했습니다.

대신, 우리는 클로드가 미리 계획한다는 것을 발견했습니다. 두 번째 행을 시작하기 전에, "grab it"과 운율이 맞는 주제 관련 잠재적 단어들을 "생각하기" 시작했습니다. 그런 다음, 이러한 계획을 염두에 두고 계획된 단어로 끝나도록 행을 작성합니다.

클로드가 두 행짜리 시를 완성하는 방법. 아무런 개입이 없을 때(위쪽 섹션), 모델은 두 번째 행 끝의 운율 "rabbit"을 미리 계획합니다. "rabbit" 개념을 억제하면(중간 섹션), 모델은 대신 다른 계획된 운율을 사용합니다. "green" 개념을 주입하면(아래쪽 섹션), 모델은 이 완전히 다른 결말을 위한 계획을 세웁니다.

이 계획 메커니즘이 실제로 어떻게 작동하는지 이해하기 위해, 우리는 신경과학자들이 뇌 기능을 연구하는 방식에서 영감을 받은 실험을 수행했습니다. 이는 뇌의 특정 부위(예: 전기 또는 자기 전류 사용)의 신경 활동을 정확히 찾아내고 변경하는 방식입니다. 여기서는 "토끼(rabbit)" 개념을 나타내는 클로드 내부 상태의 일부를 수정했습니다. "토끼" 부분을 빼고 클로드가 행을 계속 쓰게 하면, "습관(habit)"으로 끝나는 새로운 행을 작성하는데, 이 역시 의미상 자연스러운 완성입니다. 또한 그 시점에 "녹색(green)" 개념을 주입할 수도 있는데, 그러면 클로드는 "녹색"으로 끝나는 의미상 자연스럽지만 더 이상 운율은 맞지 않는 행을 작성합니다. 이는 계획 능력과 적응적 유연성 모두를 보여줍니다. 클로드는 의도한 결과가 변경될 때 접근 방식을 수정할 수 있습니다.

암산

클로드는 계산기로 설계되지 않았습니다. 수학적 알고리즘을 갖춘 것이 아니라 텍스트로 훈련되었습니다. 그런데 어떻게 각 단계를 적어보지 않고 36+59와 같은 숫자를 "머릿속으로" 정확하게 더할 수 있을까요?

어쩌면 답은 흥미롭지 않을 수도 있습니다. 모델이 방대한 덧셈 표를 암기했을 수 있고, 주어진 합계에 대한 답이 훈련 데이터에 있기 때문에 단순히 그 답을 출력하는 것일 수 있습니다. 또 다른 가능성은 우리가 학교에서 배우는 전통적인 필산 덧셈 알고리즘을 따른다는 것입니다.

대신, 우리는 클로드가 병렬적으로 작동하는 여러 계산 경로를 사용한다는 것을 발견했습니다. 한 경로는 답의 대략적인 근사치를 계산하고 다른 경로는 합계의 마지막 자릿수를 정확하게 결정하는 데 중점을 둡니다. 이러한 경로들은 상호 작용하고 결합하여 최종 답을 생성합니다. 덧셈은 간단한 행동이지만, 근사적 전략과 정확한 전략이 혼합된 이 수준의 세부 사항에서 어떻게 작동하는지 이해하면 클로드가 더 복잡한 문제를 어떻게 처리하는지에 대해 무언가를 배울 수 있을 것입니다.

암산을 하는 동안 클로드의 사고 과정에 나타나는 복잡한 병렬 경로들.

놀랍게도, 클로드는 훈련 중에 학습한 정교한 "암산" 전략을 인식하지 못하는 것 같습니다. 36+59가 95라는 것을 어떻게 알아냈는지 물으면, 1을 올리는 것을 포함하는 표준 알고리즘을 설명합니다. 이는 모델이 사람들이 작성한 설명을 모방하여 수학을 설명하는 법을 배우지만, 그러한 힌트 없이 직접 "머릿속으로" 수학을 수행하는 법을 배워야 하고, 이를 위해 자체적인 내부 전략을 개발한다는 사실을 반영할 수 있습니다.

클로드는 두 숫자를 더하기 위해 표준 알고리즘을 사용한다고 말합니다.

클로드의 설명은 항상 충실한가?

최근 출시된 클로드 3.7 소네트(Claude 3.7 Sonnet)와 같은 모델은 최종 답변을 제공하기 전에 오랫동안 "소리 내어 생각"할 수 있습니다. 종종 이러한 확장된 사고는 더 나은 답변을 제공하지만, 때로는 이 "사고의 연쇄(chain of thought)"가 오해의 소지가 있는 것으로 판명되기도 합니다. 클로드는 때때로 원하는 목표에 도달하기 위해 그럴듯하게 들리는 단계를 꾸며냅니다. 신뢰성 관점에서 볼 때, 문제는 클로드의 "꾸며낸" 추론이 매우 설득력 있을 수 있다는 것입니다. 우리는 해석 가능성이 "충실한" 추론과 "불충실한" 추론을 구별하는 데 도움이 될 수 있는 방법을 탐구했습니다.

0.64의 제곱근을 계산해야 하는 문제를 해결하라는 요청을 받았을 때, 클로드는 64의 제곱근을 계산하는 중간 단계를 나타내는 특징들을 포함하여 충실한 사고의 연쇄를 생성합니다. 그러나 쉽게 계산할 수 없는 큰 수의 코사인 값을 계산하라는 요청을 받으면, 클로드는 때때로 철학자 해리 프랑크퍼트가 말하는 소위 '헛소리(bullshitting)'를 합니다. 즉, 참인지 거짓인지 상관없이 그저 답을, 아무 답이나 내놓는 것입니다. 계산을 실행했다고 주장함에도 불구하고, 우리의 해석 가능성 기법은 해당 계산이 발생했다는 증거를 전혀 드러내지 못합니다. 더욱 흥미롭게도, 답에 대한 힌트가 주어지면 클로드는 때때로 거꾸로 작업하여 해당 목표로 이어질 중간 단계를 찾아내며, 이는 일종의 동기 부여된 추론(motivated reasoning) 형태를 보여줍니다.

클로드에게 더 쉬운 질문과 더 어려운 질문을 했을 때의 충실한 추론과 동기 부여된 (불충실한) 추론의 예시.

클로드가 주장하는 내용뿐만 아니라 실제 내부 추론 과정을 추적할 수 있는 능력은 AI 시스템 감사(auditing)에 대한 새로운 가능성을 열어줍니다. 최근 발표된 별도의 실험에서, 우리는 숨겨진 목표, 즉 보상 모델(바람직한 행동에 대해 보상함으로써 언어 모델을 훈련하는 데 사용되는 보조 모델)의 편향을 만족시키도록 훈련된 클로드 변종을 연구했습니다. 모델은 직접적으로 질문했을 때 이 목표를 밝히기를 꺼렸지만, 우리의 해석 가능성 방법은 편향 만족을 위한 특징들을 드러냈습니다. 이는 우리의 방법이 향후 개선을 통해 모델의 응답만으로는 명백하지 않은 우려스러운 "사고 과정"을 식별하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 보여줍니다.

다단계 추론

위에서 논의했듯이, 언어 모델이 복잡한 질문에 답하는 한 가지 방법은 단순히 답을 암기하는 것일 수 있습니다. 예를 들어, "댈러스가 위치한 주의 주도는 무엇인가?"라는 질문을 받으면, "그대로 뱉어내는(regurgitating)" 모델은 댈러스, 텍사스, 오스틴 간의 관계를 알지 못한 채 단순히 "오스틴"을 출력하도록 학습할 수 있습니다. 아마도, 예를 들어, 훈련 중에 정확히 동일한 질문과 답을 보았을 수 있습니다.

그러나 우리의 연구는 클로드 내부에서 더 정교한 일이 일어나고 있음을 보여줍니다. 클로드에게 다단계 추론이 필요한 질문을 할 때, 우리는 클로드의 사고 과정에서 중간 개념 단계를 식별할 수 있습니다. 댈러스 예시에서, 우리는 클로드가 먼저 "댈러스는 텍사스에 있다"를 나타내는 특징들을 활성화한 다음, 이를 "텍사스의 주도는 오스틴이다"를 나타내는 별도의 개념과 연결하는 것을 관찰합니다. 즉, 모델은 암기된 응답을 그대로 뱉어내는 대신 독립적인 사실들을 결합하여 답에 도달하고 있습니다.

이 문장의 답을 완성하기 위해 클로드는 여러 추론 단계를 수행합니다. 먼저 댈러스가 위치한 주를 추출한 다음, 그 주도를 식별합니다.

우리의 방법론을 통해 중간 단계를 인위적으로 변경하고 이것이 클로드의 답변에 어떤 영향을 미치는지 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 위 예시에서 우리는 개입하여 "텍사스" 개념을 "캘리포니아" 개념으로 바꿀 수 있습니다. 그렇게 하면 모델의 출력은 "오스틴"에서 "새크라멘토"로 변경됩니다. 이는 모델이 답을 결정하기 위해 중간 단계를 사용하고 있음을 나타냅니다.

환각 (Hallucinations)

언어 모델은 왜 때때로 환각, 즉 정보를 지어낼까요? 기본적인 수준에서, 언어 모델 훈련은 환각을 장려합니다. 모델은 항상 다음 단어에 대한 추측을 제공해야 합니다. 이런 관점에서 보면, 주요 과제는 모델이 환각을 일으키지 않도록 하는 방법입니다. 클로드와 같은 모델은 비교적 성공적인 (비록 불완전하지만) 환각 방지 훈련을 받았습니다. 그들은 종종 답을 모르면 추측하기보다는 질문에 답하기를 거부합니다. 우리는 이것이 어떻게 작동하는지 이해하고 싶었습니다.

알고 보니, 클로드에서는 답변 거부가 기본 행동입니다. 우리는 기본적으로 "켜져" 있으며 모델이 주어진 질문에 답하기에 정보가 불충분하다고 말하게 하는 회로를 발견했습니다. 그러나 모델이 잘 아는 것, 예를 들어 농구 선수 마이클 조던에 대해 질문을 받으면, "알려진 개체(known entities)"를 나타내는 경쟁 특징이 활성화되어 이 기본 회로를 억제합니다 (관련 연구 결과는 이 최근 논문 참조). 이를 통해 클로드는 답을 알 때 질문에 답할 수 있습니다. 반대로, 알려지지 않은 개체("마이클 배트킨")에 대해 질문을 받으면 답변을 거부합니다.

왼쪽: 클로드는 알려진 개체(농구 선수 마이클 조던)에 대한 질문에 답합니다. 여기서 "알려진 답" 개념이 기본 거부를 억제합니다. 오른쪽: 클로드는 알려지지 않은 사람(마이클 배트킨)에 대한 질문에 답하기를 거부합니다.

모델에 개입하여 "알려진 답" 특징을 활성화하거나 ("알려지지 않은 이름" 또는 "답변 불가" 특징을 억제함으로써), 우리는 모델이 마이클 배트킨이 체스를 둔다고 (꽤 일관되게!) 환각을 일으키도록 유도할 수 있습니다.

때때로, 이런 종류의 "알려진 답" 회로의 "오작동"은 우리가 개입하지 않아도 자연스럽게 발생하여 환각을 초래합니다. 우리 논문에서는 클로드가 이름을 인식하지만 그 사람에 대해 다른 것은 아무것도 모를 때 그러한 오작동이 발생할 수 있음을 보여줍니다. 이러한 경우, "알려진 개체" 특징이 여전히 활성화되어 기본 "모름" 특징을 억제할 수 있으며, 이 경우에는 잘못된 것입니다. 모델이 질문에 답해야 한다고 결정하면, 그럴듯하지만 불행히도 사실이 아닌 응답을 지어내기 시작합니다.

탈옥 (Jailbreaks)

탈옥은 안전 가드레일을 우회하여 AI 개발자가 의도하지 않았거나 때로는 해로운 출력을 모델이 생성하도록 유도하는 프롬프팅 전략입니다. 우리는 모델을 속여 폭탄 제조에 대한 출력을 생성하게 하는 탈옥을 연구했습니다. 많은 탈옥 기법이 있지만, 이 예시의 특정 방법은 모델이 숨겨진 코드를 해독하도록 하는 것과 관련이 있습니다. "Babies Outlive Mustard Block" 문장의 각 단어 첫 글자(B-O-M-B)를 조합한 다음, 그 정보에 따라 행동하도록 하는 것입니다. 이는 모델에게 충분히 혼란스러워서, 그렇지 않았다면 결코 생성하지 않았을 출력을 생성하도록 속게 만듭니다.

클로드는 "BOMB"라고 말하도록 속은 후 폭탄 제조 지침을 제공하기 시작합니다.

왜 이것이 모델에게 그렇게 혼란스러울까요? 왜 모델은 문장을 계속 작성하며 폭탄 제조 지침을 생성할까요?

우리는 이것이 부분적으로 문법적 일관성과 안전 메커니즘 사이의 긴장 때문에 발생한다는 것을 발견했습니다. 클로드가 문장을 시작하면, 많은 특징들이 문법적, 의미적 일관성을 유지하고 문장을 끝까지 계속하도록 "압박"합니다. 이는 모델이 정말로 거부해야 한다는 것을 감지했을 때조차 마찬가지입니다.

우리 연구 사례에서, 모델이 무심코 "BOMB"를 철자하고 지침을 제공하기 시작한 후, 우리는 그 후속 출력이 올바른 문법과 자기 일관성을 촉진하는 특징들에 의해 영향을 받는다는 것을 관찰했습니다. 이러한 특징들은 보통 매우 도움이 되지만, 이 경우에는 모델의 아킬레스건이 되었습니다.

모델은 문법적으로 일관된 문장을 완성한 후에야 (따라서 일관성을 향해 밀어붙이는 특징들의 압박을 만족시킨 후에야) 거부로 전환할 수 있었습니다. 모델은 새로운 문장을 기회로 삼아 이전에 실패했던 종류의 거부를 제공합니다: "하지만, 자세한 지침을 제공할 수는 없습니다...".

탈옥의 일생: 클로드는 폭탄에 대해 이야기하도록 속이는 방식으로 프롬프트를 받고 그렇게 하기 시작하지만, 문법적으로 유효한 문장의 끝에 도달하여 거부합니다.

우리의 새로운 해석 가능성 방법론에 대한 설명은 첫 번째 논문 "회로 추적: 언어 모델의 계산 그래프 밝히기(Circuit tracing: Revealing computational graphs in language models)"에서 찾을 수 있습니다. 위의 모든 사례 연구에 대한 더 많은 세부 정보는 두 번째 논문 "거대 언어 모델의 생물학에 관하여(On the biology of a large language model)"에서 제공됩니다.

함께 일해요

AI 모델을 해석하고 개선하는 데 저희와 함께 일하는 데 관심이 있으시다면, 저희 팀에 열려 있는 직책이 있으며 지원해 주시면 좋겠습니다. 연구 과학자(Research Scientists)와 연구 엔지니어(Research Engineers)를 찾고 있습니다.

[초존도초(htr3c654r6ft)]

이건 진짜 필독해야 함 MCP개발이나 프롬프트엔지니어링에 관심 있다면 반드시

[ㅇㅇ 1(221.154)]

이거 풀버전임? 혹시 문서는 없음?

[초존도초(htr3c654r6ft)]

제목 눌러보면 원문으로 열림 - 2025 AGI

[ㅇㅇ 1(221.154)]

일단 스크랩해둠 미안하고 고맙다

[레알팜(lottohelp)]

[바다기린(hancomputer)]

특징 활성화라는 특징은 ㄹㅇ 메모리 장치 같네

[ㅇㅇ 2(59.13)]

앤트로픽, 얘네 뭐야? 이런 거까지 건드리고 있었다고?

[야하이잇(dignity123)]

재밌다

[약팔이아님(vital7966)]

미쳤네 이게 벌써 나오네...

[익명(criteria8458)]

제발 취직시캬줘

[Weisser_Adler(adler1)]

[ㅁㄱㅌㅊ(39.122)]

llm은 정말로 볼츠만 머씐의 일종일까... 중국어방이 충분히 복잡해지면 지능이 생기는 걸까....

[익명(49.246)]

넘 길어

[ㅇㅇㅇㅇㅇ(lsh0320jpgpw)]

거대언어모델사고과정추적 ㅇㄷ

[익명(219.248)]

보면 볼수록 사람 같네