이 기술의 영향이 엄청날 것 같다는 생각에 미쳤다고 느낌. 이해가 정확하지 않을 수도 있지만, 개인화된 '제어 벡터'를 저장하여 ChatGPT의 출력을 개인의 선호에 더 가깝게 조정할 수 있음을 의미하는 것 같음. 이는 개인화된 AI 엔터테인먼트로 이어질 수 있으며, 이러한 시장에서 개별적이고 전역적인 강력한 네트워크 효과가 발생할 수 있음. 이는 미래에 단일 대기업이 모든 시장을 독점할 가능성을 시사함.
글이 잘 쓰여져 있고 흥미로움. LLM에 대한 이해를 얻기 위한 문헌이나 블로그 포스트를 공유해달라는 요청.
제어 벡터가 인간의 호르몬을 연상시킴. 모델 행동의 큰 부분을 한 번에 수정함. 10년 안에 AI 정신과 의사가 반려 도우미에게 행복 제어 벡터 보충을 처방하는 것을 볼 수 있을 것 같음.
LLM을 이렇게 요약한 것은 처음 보았고, 이 방식이 마음에 듦.
이 기사는 재미있으며, 최근 AI가 단조로워진다는 내용의 "You Sound Like a Bot" 포스트에 대한 좋은 대조를 이룸. 덜 진지한 측면에서, "자기 인식" 벡터를 찾는 것은 인류에게 문제를 일으킬 것임을 알고 있는 소설가에게 도전 과제임.
이것은 편향 조정과 유사함, LoRA의 경쟁자임. 각 선형 계층 활성화에 추가된 벡터만 미세 조정하여 괜찮은 어댑터를 얻을 수 있음.
기사가 훌륭함. 신경망의 모든 계층에 걸쳐 제어 벡터를 통합하는 이유에 대한 질문. 각 벡터가 지나가는 모든 계층에 영향을 미치므로, 데이터 표현이 지나치게 왜곡될 위험이 있지 않은가?
기사가 매우 훌륭함. 제어 벡터를 사용하면 모델의 행동이 아니라 다른 사람의 행동에 대한 모델의 판단이 바뀜. 이는 정직하거나 부정직하게 행동하도록 모델에 요청하여 생성된 동일한 정직 벡터임.
추론 측면(모든 계층에 무언가를 추가하는 것)이 LoRA와 매우 유사함. 제어 벡터를 LoRA로 인코딩하여 기존 추론 프레임워크와 큰 문제 없이 사용할 수 있는지, 아니면 이해가 잘못된 것인지?
동시에 여러 벡터를 적용할 수 있는지에 대한 의문. 예를 들어, 환각적이고 슬픈, 정직하고 자각적인, 게으르고 창의적인 등의 조합.
Hacker News 의견