KAIST XAI Tutorial 2025 | On the Biology of a Large Language Model | Artyom Stitsyuk (SAIL, KAIST)
Автор: XAI Open
Загружено: 2025-12-10
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Nowadays, Large Language Models (LLMs) demonstrate impressive capabilities. However, the underlying processes and mechanisms of those abilities remain largely unclear. As LLM systems become more intelligent, capable, and are used in an expanding range of applications, their black-box nature is becoming increasingly unsatisfactory. Our goal is to reverse engineer how these models function internally so that we can understand and explain them more deeply and evaluate how well they fit their intended purposes.
오늘날 대규모 언어모델(LLM)은 인상적인 역량을 보여주고 있다. 그러나 이러한 능력의 기반이 되는 과정과 메커니즘은 여전히 대부분 명확하지 않다. LLM 시스템이 더욱 지능적이고 유능해지며 다양한 응용 분야에서 사용됨에 따라, 그 블랙박스적 특성은 점점 더 만족스럽지 못한 것으로 여겨지고 있다. 우리의 목표는 이러한 모델이 내부적으로 어떻게 작동하는지를 리버스 엔지니어링하여 더 깊이 이해하고 설명하며, 의도한 목적에 얼마나 잘 부합하는지를 평가할 수 있도록 하는 것이다.
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