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Controlling Large Language Models

Projektbeschreibung

Große Sprachmodelle interpretieren und kontrollieren

Große Sprachmodelle sind schnell zum Rückgrat vieler KI-Systeme geworden und sind Antriebsmotors hochmoderner Fortschritte bei zahlreichen Aufgaben und Anwendungen. Die Vorteile gehen jedoch mit erheblichen Nachteilen einher, denn KI-Systeme weisen oft Fehler mit Bezug auf die Sprachmodelle auf, darunter voreingenommenes Verhalten, Konfabulationen, fehlerhafte Schlussfolgerungen und veraltete Informationen. Diese Probleme sind durch den Blackbox-Charakter der Sprachmodelle zunehmend schwierig zu beheben. Im ERC-finanzierten Projekt Control-LM wird ein Rahmen erstellt, um diese Undurchsichtigkeit zu überwinden. Dabei werden die internen Mechanismen von Sprachmodellen erläutert, um sichere und mehr Kontrolle und Interpretation dieser Modelle zu ermöglichen.

Ziel

Large language models (LMs) are quickly becoming the backbone of many artificial intelligence (AI) systems, achieving state-of-the-art results in many tasks and application domains. Despite the rapid progress in the field, AI systems suffer from multiple flaws inherited from the underlying LMs: biased behavior, out-of-date information, confabulations, flawed reasoning, and more.
If we wish to control these systems, we must first understand how they work, and develop mechanisms to intervene, update, and repair them. However, the black-box nature of LMs makes them largely inaccessible to such interventions. In this proposal, our overarching goal is to:

*Develop a framework for elucidating the internal mechanisms in LMs and for controlling their behavior in an efficient, interpretable, and safe manner.*

To achieve this goal, we will work through four objectives. First, we will dissect the internal mechanisms of information storage and recall in LMs, and develop ways to update and repair such information.
Second, we will illuminate the mechanisms of higher-level capabilities of LMS to perform reasoning and simulations. We will also repair problems stemming from alignment steps. Third, we will investigate how training processes of LMs affect their emergent mechanisms and develop methods for fine-grained control over the training process. Finally, we will establish a standard benchmark for mechanistic interpretability of LMs to consolidate disparate efforts in the community.
Taken as a whole, we expect the proposed research to empower different stakeholders and ensure a safe, beneficial, and responsible adoption of LMs in AI technologies by our society.

Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) ERC-2024-STG

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Gastgebende Einrichtung

TECHNION - ISRAEL INSTITUTE OF TECHNOLOGY
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 1 500 000,00
Adresse
SENATE BUILDING TECHNION CITY
32000 Haifa
Israel

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Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

€ 1 500 000,00

Begünstigte (1)

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