Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/def_model_train/-1022-1023-1024-1025-1026-1027-1022-): Failed to open stream: No space left on device in /var/www/group-telegram/post.php on line 50
я обучала одну модель | Telegram Webview: def_model_train/1022 -
Telegram Group & Telegram Channel
Наверное самой известной фичой из этой статьи стала фича моста Золотые Ворота в Сан-Франциско. Как видно из картинки, эта фича детектит описания этого моста, при чем на куче языков и даже на картинках. А при низких значениях активации (= при более низкой специфичности) она в целом детектирует мосты или туристические достопримечательности

На этом же можно посмотреть, как с помощью фичей можно контролировать поведение модели. Во время форвард пасса модели мы можем заменить residual stream c определенного этапа на реконструкцию SAE, где мы “выкрутим” активацию нужной нам фичи на определенное значение (по сути просто умножим на какой-то фактор). Следать так нужно будет во всех последующих слоях и для каждого токена

Так вот, если выкрутить фичу Золотых Ворот в 10 раз, то Claude начнет считать себя мостом Золотые Ворота и сведет любой ваш вопрос к этому мосту. Anthropic даже дали возможность пообщаться с Golden Gate Claude, но сейчас видимо убрали эту модель 😭

Еще некоторые фичи, которые мне понравились:
– Фича, которая перечисляет все районы Лондона
– Несколько фич, которые по сути могут делать хайлайт кода
– Фичи, которые считают элементы в списках
– Фичи, которые находят небезопасный код, например, бэкдоры, и при этом также активируются на картинки со скрытыми камерами, потайными микрофонами, отмычками или всякий прочий spyware

Anthropic по понятным причинам интересуют больше фичи про безопасность. Например, способность находить опасный код, помогать разрабатывать биологическое оружие, намеренно врать людям, стремиться захватить мир и так далее. Авторы надеются, что в будущем можно будет детектировать активацию таких фичей и прекращать генерацию в таком случае

2/3
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



group-telegram.com/def_model_train/1022
Create:
Last Update:

Наверное самой известной фичой из этой статьи стала фича моста Золотые Ворота в Сан-Франциско. Как видно из картинки, эта фича детектит описания этого моста, при чем на куче языков и даже на картинках. А при низких значениях активации (= при более низкой специфичности) она в целом детектирует мосты или туристические достопримечательности

На этом же можно посмотреть, как с помощью фичей можно контролировать поведение модели. Во время форвард пасса модели мы можем заменить residual stream c определенного этапа на реконструкцию SAE, где мы “выкрутим” активацию нужной нам фичи на определенное значение (по сути просто умножим на какой-то фактор). Следать так нужно будет во всех последующих слоях и для каждого токена

Так вот, если выкрутить фичу Золотых Ворот в 10 раз, то Claude начнет считать себя мостом Золотые Ворота и сведет любой ваш вопрос к этому мосту. Anthropic даже дали возможность пообщаться с Golden Gate Claude, но сейчас видимо убрали эту модель 😭

Еще некоторые фичи, которые мне понравились:
– Фича, которая перечисляет все районы Лондона
– Несколько фич, которые по сути могут делать хайлайт кода
– Фичи, которые считают элементы в списках
– Фичи, которые находят небезопасный код, например, бэкдоры, и при этом также активируются на картинки со скрытыми камерами, потайными микрофонами, отмычками или всякий прочий spyware

Anthropic по понятным причинам интересуют больше фичи про безопасность. Например, способность находить опасный код, помогать разрабатывать биологическое оружие, намеренно врать людям, стремиться захватить мир и так далее. Авторы надеются, что в будущем можно будет детектировать активацию таких фичей и прекращать генерацию в таком случае

2/3

BY я обучала одну модель









Share with your friend now:
group-telegram.com/def_model_train/1022

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

DFR Lab sent the image through Microsoft Azure's Face Verification program and found that it was "highly unlikely" that the person in the second photo was the same as the first woman. The fact-checker Logically AI also found the claim to be false. The woman, Olena Kurilo, was also captured in a video after the airstrike and shown to have the injuries. Although some channels have been removed, the curation process is considered opaque and insufficient by analysts. The perpetrators use various names to carry out the investment scams. They may also impersonate or clone licensed capital market intermediaries by using the names, logos, credentials, websites and other details of the legitimate entities to promote the illegal schemes. In addition, Telegram's architecture limits the ability to slow the spread of false information: the lack of a central public feed, and the fact that comments are easily disabled in channels, reduce the space for public pushback. 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.
from de


Telegram я обучала одну модель
FROM American