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Controlling Large Language Models

Descrizione del progetto

Interpretare e controllare modelli linguistici di grandi dimensioni

I modelli linguistici (LM) di grandi dimensioni sono diventati rapidamente la spina dorsale della maggior parte dei sistemi di intelligenza artificiale, guidando progressi all’avanguardia in diverse attività e applicazioni. A questi vantaggi si accompagnano però notevoli svantaggi, in quanto i sistemi di IA spesso presentano difetti legati ai modelli linguistici sottostanti, come comportamenti distorti, confabulazioni, ragionamenti errati e informazioni non aggiornate. Questi problemi sono diventati sempre più difficili da affrontare a causa della natura black-box dei modelli. Il progetto Control-LM, finanziato dal CER, svilupperà un quadro per superare questa opacità, chiarendo i meccanismi interni dei LM e consentendo un controllo e un’interpretazione più sicuri ed efficienti di questi modelli.

Obiettivo

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rapid progress in the field, AI systems suffer from multiple flaws inherited from the underlying LMs: biased behavior, out-of-date information, confabulations, flawed reasoning, and more.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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

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Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) ERC-2024-STG

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Istituzione ospitante

TECHNION - ISRAEL INSTITUTE OF TECHNOLOGY
Contributo netto dell'UE
€ 1 500 000,00
Costo totale
€ 1 500 000,00

Beneficiari (1)