Оказалось, что память у трансформеров находится в feed-forward части, а точнее в последнем слое некоторых MLP. При этом все факты можно довольно легко изменять без вреда для остальных знаний и навыков модели.
Авторы придумали хитрый способ как определить место внутри модели, связанное с отдельной ассоциацией. Для этого они берут текст нужного факта, зашумляют эмбеддинги его токенов и смотрят какой фрагмент модели наиболее подвержен влиянию такого искажения — всегда оказывается, что это один из feed-forward слоёв.
А для подмены факта необходимо внести небольшие изменения в выходную матрицу найденного MLP (rank-one modification), основываясь на желаемом аутпуте для этого слоя. Такой подход работает надёжнее, чем файнтюнинг, ведь если долго учить GPT тексту «Лувр находится в Париже» — то она может начать говорить, что и Статуя Свободы, и Кремль, и вообще всё остальное тоже находится в Париже.
Авторы смогли запихнуть десятки тысяч фактов из Wikidata внутрь GPT-J и подготовили демо, где можно наблюдать за внутренним «развитием» ассоциаций в модели от слоя к слою.
Оказалось, что память у трансформеров находится в feed-forward части, а точнее в последнем слое некоторых MLP. При этом все факты можно довольно легко изменять без вреда для остальных знаний и навыков модели.
Авторы придумали хитрый способ как определить место внутри модели, связанное с отдельной ассоциацией. Для этого они берут текст нужного факта, зашумляют эмбеддинги его токенов и смотрят какой фрагмент модели наиболее подвержен влиянию такого искажения — всегда оказывается, что это один из feed-forward слоёв.
А для подмены факта необходимо внести небольшие изменения в выходную матрицу найденного MLP (rank-one modification), основываясь на желаемом аутпуте для этого слоя. Такой подход работает надёжнее, чем файнтюнинг, ведь если долго учить GPT тексту «Лувр находится в Париже» — то она может начать говорить, что и Статуя Свободы, и Кремль, и вообще всё остальное тоже находится в Париже.
Авторы смогли запихнуть десятки тысяч фактов из Wikidata внутрь GPT-J и подготовили демо, где можно наблюдать за внутренним «развитием» ассоциаций в модели от слоя к слою.
This provided opportunity to their linked entities to offload their shares at higher prices and make significant profits at the cost of unsuspecting retail investors. Official government accounts have also spread fake fact checks. An official Twitter account for the Russia diplomatic mission in Geneva shared a fake debunking video claiming without evidence that "Western and Ukrainian media are creating thousands of fake news on Russia every day." The video, which has amassed almost 30,000 views, offered a "how-to" spot misinformation. This ability to mix the public and the private, as well as the ability to use bots to engage with users has proved to be problematic. In early 2021, a database selling phone numbers pulled from Facebook was selling numbers for $20 per lookup. Similarly, security researchers found a network of deepfake bots on the platform that were generating images of people submitted by users to create non-consensual imagery, some of which involved children. "Russians are really disconnected from the reality of what happening to their country," Andrey said. "So Telegram has become essential for understanding what's going on to the Russian-speaking world." The Russian invasion of Ukraine has been a driving force in markets for the past few weeks.
from ca
