हम शुरू कर रहे हैं ओपनएआई माइक्रोस्कोप, प्रत्येक महत्वपूर्ण परत और आठ दृष्टि "मॉडल जीवों" के न्यूरॉन के विज़ुअलाइज़ेशन का एक संग्रह जिसका अक्सर व्याख्यात्मक अध्ययन किया जाता है। माइक्रोस्कोप इन तंत्रिका नेटवर्क के अंदर बनने वाली विशेषताओं का विश्लेषण करना आसान बनाता है, और हमें उम्मीद है कि यह अनुसंधान समुदाय को मदद करेगा क्योंकि हम इन जटिल प्रणालियों को समझने की दिशा में आगे बढ़ रहे हैं।
आधुनिक तंत्रिका नेटवर्क की क्षमताएं हजारों न्यूरॉन्स (कभी-कभी हजारों या अधिक!) की परस्पर क्रिया का परिणाम होती हैं। उनके व्यवहार को समझने के लिए, हम जल्दी और आसानी से इन न्यूरॉन्स की बातचीत की विस्तार से जांच करने और उन टिप्पणियों को साझा करने में सक्षम होना चाहेंगे। यह सहयोगात्मक वातावरण में विशेष रूप से सच है। उदाहरण के लिए, एक शोधकर्ता अनुमान लगा सकता है:
आरंभV1 4सी:447 एक कार डिटेक्टर है जो व्हील डिटेक्टर से बनाया गया है (4 बी: 373) और एक विंडो डिटेक्टर (4 बी: 237).
जब कोई इस तरह का दावा करता है, तो यह उपयोगी होता है अगर अन्य लोग तुरंत उन न्यूरॉन्स का पता लगा सकें, दावे का मूल्यांकन कर सकें और नई चीजों की खोज कर सकें। यह OpenAI माइक्रोस्कोप का लक्ष्य है।
माइक्रोस्कोप आमतौर पर अध्ययन किए गए कई दृष्टि मॉडलों में प्रत्येक न्यूरॉन को व्यवस्थित रूप से देखता है, और उन सभी न्यूरॉन्स को लिंक करने योग्य बनाता है। हमें उम्मीद है कि यह कई तरीकों से व्याख्यात्मकता समुदाय का समर्थन करेगा:
- हालाँकि ये मॉडल और विज़ुअलाइज़ेशन पहले से ही खुले स्रोत हैं (हम इन्हें बनाए रखने में मदद करते हैं स्पष्ट पुस्तकालय, जिसका उपयोग माइक्रोस्कोप में सभी विज़ुअलाइज़ेशन उत्पन्न करने के लिए किया जाता है) न्यूरॉन्स को विज़ुअलाइज़ करना कठिन है। माइक्रोस्कोप न्यूरॉन्स की खोज के फीडबैक लूप को मिनटों से सेकंडों में बदल देता है। चल रहे उच्च-निम्न आवृत्ति डिटेक्टरों जैसी अप्रत्याशित सुविधाओं की खोज में यह त्वरित फीडबैक लूप हमारे लिए आवश्यक रहा है सर्किट परियोजना.
- मॉडल और न्यूरॉन्स को लिंक करने योग्य बनाने से उन न्यूरॉन्स के बारे में दावे करने वाले अनुसंधान की तत्काल जांच और आगे की खोज की अनुमति मिलती है। यह संभावित भ्रम को भी दूर करता है कि किस मॉडल और न्यूरॉन पर चर्चा की जा रही है (इंसेप्शन वी1 के पांच संस्करणों में से हम किस बारे में फिर से बात कर रहे हैं?)। यह वास्तव में सहयोग के लिए सहायक है, खासकर जब शोधकर्ता विभिन्न संस्थानों में हों।
- एमएल के एक क्षेत्र के रूप में व्याख्या के बारे में अद्भुत चीजों में से एक यह है कि यह कितनी सुलभ है। कई अन्य क्षेत्रों की तुलना में, इसमें गणना के लिए अपेक्षाकृत कम पहुंच की आवश्यकता होती है। लेकिन तंत्रिका नेटवर्क को व्यवस्थित रूप से विज़ुअलाइज़ करने में अभी भी सैकड़ों GPU घंटे लग सकते हैं। हमें उम्मीद है कि, अपने विज़ुअलाइज़ेशन को साझा करके, हम व्याख्या को अत्यधिक सुलभ बनाए रखने में मदद कर सकते हैं।
जिस तरह जीवविज्ञानी अक्सर कुछ "मॉडल जीवों" के अध्ययन पर ध्यान केंद्रित करते हैं, माइक्रोस्कोप छोटी संख्या में मॉडलों की विस्तार से खोज करने पर ध्यान केंद्रित करता है। हमारी आरंभिक रिलीज़ में नौ अक्सर अध्ययन किए गए दृष्टि मॉडल शामिल हैं, साथ ही कई विज़ुअलाइज़ेशन तकनीकें भी शामिल हैं जिन्हें हमने उनका अध्ययन करने में विशेष रूप से उपयोगी पाया है। हम आने वाले महीनों में अन्य मॉडलों और तकनीकों का विस्तार करने की योजना बना रहे हैं।
हम यह देखने के लिए उत्साहित हैं कि समुदाय माइक्रोस्कोप का उपयोग कैसे करेगा, और हम आपको इन संपत्तियों का पुन: उपयोग करने के लिए प्रोत्साहित करते हैं। विशेष रूप से, हमारा मानना है कि इसमें समर्थन देने की काफी संभावनाएं हैं सर्किट सहयोग- व्यक्तिगत न्यूरॉन्स और उनके कनेक्शन का विश्लेषण करके तंत्रिका नेटवर्क को रिवर्स इंजीनियर करने की एक परियोजना - या इसी तरह का काम।
