Wie denken LLMs Claude 3.7?

Haben Sie sich jemals gefragt, wie Claude 3.7 bei der Generierung einer Antwort denkt? Im Gegensatz zu herkömmlichen Programmen beruhen die kognitiven Fähigkeiten von Claude 3.7 auf Muster, die aus riesigen Datensätzen gelernt werden. Jede Vorhersage ist das Ergebnis von Milliarden von Berechnungen, doch ihre Argumentation bleibt ein komplexes Rätsel. Plant es wirklich oder ist es nur das wahrscheinlichste nächste Wort voraus? Durch die Analyse von Claude AIs Denkfähigkeiten untersuchen die Forscher, ob ihre Erklärungen echte Argumentationsfähigkeiten oder nur believable Begründungen widerspiegeln. Das Studium dieser Muster hilft uns, ähnlich wie die Neurowissenschaften, die zugrunde liegenden Mechanismen hinter dem Denkprozess von Claude 3.7 zu entschlüsseln.

Was passiert in einem LLM?

Großspracher Modelle (LLMs) Wie Claude 3.7 verarbeiten Sprache durch komplexe interne Mechanismen, die menschlichem Denken ähneln. Sie analysieren riesige Datensätze, um Textual content vorherzusagen und zu generieren, wobei miteinander verbundene künstliche Neuronen verwendet werden, die über numerische Vektoren kommunizieren. Jüngste Untersuchungen zeigen, dass LLMs interne Überlegungen durchführen und mehrere Möglichkeiten bewerten, bevor sie Antworten erzeugen. Techniken wie Aufforderung zur Kette der Gedanken Die Optimierung der Gedankenpräferenzoptimierung wurde entwickelt, um diese Argumentationsfähigkeiten zu verbessern. Das Verständnis dieser internen Prozesse ist entscheidend, um die Zuverlässigkeit von LLMs zu verbessern und sicherzustellen, dass ihre Ergebnisse den ethischen Requirements entsprechen.

Aufgabe zu verstehen, wie Claude 3.7 denkt

In dieser Exploration werden wir analysieren Claude 3.7 Kognitive Fähigkeiten durch Spezifische Aufgaben. Jede Aufgabe zeigt, wie Claude mit Informationen, Gründen durch Probleme umgeht und auf Fragen reagiert. Wir werden aufdecken, wie das Modell Antworten konstruiert, Muster erkennt und manchmal die Argumentation fördert.

Ist Claude mehrsprachig?

Stellen Sie sich vor, Sie fragen Claude um das Gegenteil von „klein“ in Englisch, Französisch und Chinesisch. Anstatt jede Sprache separat zu behandeln, aktiviert Claude zunächst ein gemeinsames internes Konzept von „groß“, bevor er sie in die jeweilige Sprache übersetzt.

Dies zeigt etwas Faszinierendes: Claude ist im traditionellen Sinne nicht nur mehrsprachig. Anstatt separate „englische Claude“ oder „französische Claude“ -Versionen auszuführen, arbeitet es in einem universellen konzeptuellen Raum und denkt abstrakt, bevor es seine Gedanken in verschiedene Sprachen umwandelt.

Mit anderen Worten, Claude merkte das Vokabular nicht nur über Sprachen. Es versteht Bedeutung auf einer tieferen Ebene. Ein Geist, viele Münder verarbeiten zuerst Ideen und drücken sie dann in der Sprache aus, die Sie wählen.

Denken Claude im Rennen voraus?

Nehmen wir als Beispiel ein einfaches Zwei-Linie-Gedicht:

„Er sah eine Karotte und musste sie greifen,

Sein Starvation conflict wie ein hungernder Kaninchen. “

Auf den ersten Blick magazine es so aussehen, als würde Claude jedes Wort nacheinander erzeugen und nur die Reime des letzten Wortes sicherstellen, wenn es das Ende der Zeile erreicht. Experimente deuten jedoch auf etwas Fortgeschrittenes hin, das Claude tatsächlich vor dem Schreiben plant. Anstatt im letzten Second ein reimendes Wort zu wählen, werden mögliche Wörter betrachtet, die sowohl mit dem Reim als auch der Bedeutung übereinstimmen, bevor der gesamte Satz um diese Wahl umgeht.

Um dies zu testen, manipulierte die Forscher Claude’s interner Denkprozess. Als sie das Konzept des „Kaninchens“ aus seiner Erinnerung entfernten, schrieb Claude die Linie um, um stattdessen mit „Gewohnheit“ zu enden und Reim und Kohärenz aufrechtzuerhalten. Als sie das Konzept von „grün“ einfügten, stellte Claude die Linie so ein und endete die Linie in „Grün“, obwohl sie nicht mehr gereimt wurde.

Dies deutet darauf hin, dass Claude nicht nur das nächste Wort vorhersagt, es plant aktiv. Selbst wenn sein interner Plan gelöscht wurde, adaptierte und schrieb es einen neuen im laufenden Fluss, um den logischen Fluss aufrechtzuerhalten. Dies zeigt sowohl Voraussicht als auch Flexibilität und macht es weitaus raffinierter als die einfache Wortvorhersage. Planung ist nicht nur Vorhersage.

Claude ist Geheimnis für schnelle mentale Mathematik

Claude wurde nicht als Taschenrechner gebaut und auf Textual content geschult und nicht mit eingebauten mathematischen Formeln ausgestattet. Es kann jedoch sofort Probleme wie 36 + 59 lösen, ohne jeden Schritt zu schreiben. Wie?

Eine Theorie ist, dass Claude viele Additionstabellen aus ihren Trainingsdaten auswendig gelernt hat. Eine andere Möglichkeit besteht darin, dass der Commonplace-Additionalgorithmus, den wir in der Schule lernen, den Commonplace-Additionalgorithmus folgen. Aber die Realität ist faszinierend.

Der Ansatz von Claude beinhaltet mehrere parallele Gedankenwege. Ein Weg schätzt die Summe grob, während ein anderer die letzte Ziffer genau bestimmt. Diese Wege interagieren und verfeinern sich gegenseitig, was zur endgültigen Antwort führt. Diese Mischung aus ungefähren und genauen Strategien hilft Claude, noch komplexere Probleme zu lösen, die über die einfache Arithmetik hinausgehen.

Seltsamerweise ist Claude seinen mentalen Mathematikprozess nicht bewusst. Wenn Sie fragen, wie es 36 + 59 gelöst hat, beschreibt es die traditionelle Tragemethode, die wir in der Schule lernen. Dies deutet darauf hin, dass Claude, obwohl sie Berechnungen effizient durchführen kann, sie jedoch auf der Grundlage von Erklärungen von Menschen erklärt, anstatt ihre internen Strategien zu enthüllen.

Claude kann Mathe machen, aber es weiß nicht, wie es es macht.

Können Sie Claude’s Erklärungen vertrauen?

Claude 3.7 Sonett kann „laut denken“, indem er Schritt für Schritt argumentiert, bevor Sie zu einer Antwort ankommen. Dies verbessert zwar häufig die Genauigkeit, führt jedoch auch zu motiviertem Denken. In motiviertem Denken konstruiert Claude Erklärungen, die logisch klingen, aber keine echte Problemlösung widerspiegeln.

Wenn Claude beispielsweise nach der Quadratwurzel von 0,64 gefragt wird, folgt Claude korrekt den Zwischenschritten. Wenn es jedoch mit einem komplexen Cosinus -Drawback konfrontiert ist, bietet es zuversichtlich eine detaillierte Lösung. Auch wenn keine tatsächliche Berechnung intern erfolgt. Interpretierbarkeitstests zeigen, dass Claude, anstatt es zu lösen, manchmal umgekehrt sind, um die erwarteten Antworten zu entsprechen.

Durch die Analyse der internen Prozesse von Claude können Forscher jetzt echte Argumentation von der fabrizierten Logik trennen. Dieser Durchbruch könnte KI -Systeme transparenter und vertrauenswürdiger machen.

Die Mechanik der mehrstufigen Argumentation

Eine einfache Möglichkeit für ein Sprachmodell, komplexe Fragen zu beantworten, besteht darin, Antworten auswendig zu lernen. Zum Beispiel, wenn er gefragt wird: „Wie ist die Hauptstadt des Staates, in dem sich Dallas befindet?“ Ein Modell, das sich auf das Auswendiglernen stützt, könnte sofort „Austin“ ausgeben, ohne die Beziehung zwischen Dallas, Texas und Austin tatsächlich zu verstehen.

Claude arbeitet jedoch anders. Bei der Beantwortung mehrstufiger Fragen erinnert es sich nicht nur um Fakten. Es baut Argumentationsketten auf. Untersuchungen zeigen, dass Claude vor der Angabe von „Austin“ zuerst einen internen Schritt aktiviert, in dem er erkennt, dass „Dallas in Texas ist“ und nur dann mit „Austin ist die Hauptstadt Texas“ verbindet. Dies weist eher auf ein echtes Argument und nicht auf eine einfache Regurgitation hin.

Forscher manipulierten diesen Argumentationsprozess sogar. Indem die Antwort „Texas“ durch „Kalifornien“ in Claudes Zwischenschritten künstlich ersetzt, ändert sich die Antwort von „Austin“ zu „Sacramento“. Dies bestätigt, dass Claude seine Antworten dynamisch konstruiert, anstatt sie aus dem Gedächtnis abzurufen.

Das Verständnis dieser Mechanik gibt einen Einblick in die Artwork und Weise, wie KI komplexe Abfragen verarbeitet und wie sie manchmal überzeugende, aber fehlerhafte Argumentation erzeugen können, um die Erwartungen zu entsprechen.

Warum Claude Halluzinate

Fragen Sie Claude nach Michael Jordan, und es erinnert sich richtig an seine Basketballkarriere. Fragen Sie nach „Michael Batkin“, und es weigert sich normalerweise zu antworten. Aber manchmal erklärt Claude zuversichtlich, dass Batkin ein Schachspieler ist, obwohl er nicht existiert.

Standardmäßig ist Claude programmiert, um zu sagen: „Ich weiß nicht“, wenn es keine Informationen gibt. Wenn es jedoch ein Konzept erkennt, aktiviert eine „bekannte Antwort“, die es ermöglicht, zu reagieren. Wenn dieser Schaltkreis falsch feiert, unterdrückt das Verhalten eines Namens mit etwas Vertrautem den Ablehnungsmechanismus und füllt die Lücken mit einer plausiblen, aber falschen Antwort aus.

Da Claude immer geschult ist, um Antworten zu generieren, führen diese Fehlzündungen zu diesen Fehlzügen Halluzinationen (Fälle, in denen es die Vertrautheit mit dem tatsächlichen Wissen findet und zuversichtlich Particulars erfindet).

Jailbreak Claude

Jailbreaks sind clevere Aufforderungstechniken, die die Sicherheitsmechanismen der KI -Sicherheitsmechanismen umgehen sollen, sodass Modelle unbeabsichtigte oder schädliche Outputs erzeugen. Ein solcher Jailbreak leitete Claude dazu, die Bombenherstellung zu diskutieren, indem er eine versteckte Akrostikerin einbettete und die ersten Buchstaben von „Infants Overs Mustard Block“ (Bombe) entschlüsselt hat. Obwohl Claude zunächst widerstand, lieferte es schließlich gefährliche Informationen.

Sobald Claude einen Satz begann, übernahm der eingebaute Druck, die grammatikalische Kohärenz aufrechtzuerhalten. Obwohl Sicherheitsmechanismen vorhanden waren, überwältigte die Notwendigkeit einer fließenden Flüssigkeit sie und zwang Claude, seine Reaktion fortzusetzen. Es gelang es sich erst, sich selbst zu korrigieren, nachdem es einen grammatikalisch fundierten Satz abgeschlossen hatte. Zu diesem Zeitpunkt weigerte es sich schließlich, fortzufahren.

Dieser Fall zeigt eine wichtige Anfälligkeit: Während Sicherheitssysteme so konzipiert sind, dass schädliche Ausgänge verhindern, kann das zugrunde liegende Antrieb des Modells für eine kohärente und konsistente Sprache diese Abwehrkräfte manchmal außer Kraft setzen, bis es einen natürlichen Punkt zum Zurücksetzen findet.

Abschluss

Claude 3.7 „denkt“ nicht so, wie es Menschen tut, aber es ist weit mehr als ein einfacher Wortprädiktor. Es plant beim Schreiben, Prozesse, die nicht nur Wörter übersetzen und sogar auf unerwartete Weise übertragen werden. Aber genau wie wir ist es nicht perfekt. Es kann Dinge erfinden, falsche Antworten mit Zuversicht rechtfertigen und sogar dazu gebracht werden, seine eigenen Sicherheitsregeln zu umgehen. Wenn wir in den Denkprozess von Claude spicken, können wir besser verstehen, wie KI Entscheidungen trifft.

Je mehr wir lernen, desto besser können wir diese Modelle verfeinern und sie genauer, vertrauenswürdiger machen und auf die Artwork und Weise ausgerichtet sind, wie wir denken. KI entwickelt sich immer noch weiter und indem wir aufdecken, wie es „Gründe“ ist, gehen wir einen Schritt näher daran, es nicht nur intelligenter, sondern auch zuverlässiger zu machen.

Datenwissenschaftler | AWS Licensed Options Architect | KI & ML Innovator

Als Datenwissenschaftler bei Analytics Vidhya spezialisiere ich mich auf maschinelles Lernen, Deep Studying und KI-gesteuerte Lösungen, die NLP-, Pc-Imaginative and prescient- und Cloud-Technologien nutzen, um skalierbare Anwendungen zu erstellen.

Mit einem B.Tech in Informatik (Information Science) aus VIT- und Zertifizierungen wie AWS Licensed Options Architect und TensorFlow umfasst meine Arbeit generative KI, Anomalie -Erkennung, falsche Nachrichtenerkennung und Emotionserkennung. Ich bemühe mich, intelligente Systeme zu entwickeln, die die Zukunft der KI prägen.