Artwork

A tartalmat a TWIML and Sam Charrington biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a TWIML and Sam Charrington vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.
Player FM - Podcast alkalmazás
Lépjen offline állapotba az Player FM alkalmazással!

Localizing and Editing Knowledge in LLMs with Peter Hase - #679

49:46
 
Megosztás
 

Manage episode 411383461 series 2355587
A tartalmat a TWIML and Sam Charrington biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a TWIML and Sam Charrington vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

Today we're joined by Peter Hase, a fifth-year PhD student at the University of North Carolina NLP lab. We discuss "scalable oversight", and the importance of developing a deeper understanding of how large neural networks make decisions. We learn how matrices are probed by interpretability researchers, and explore the two schools of thought regarding how LLMs store knowledge. Finally, we discuss the importance of deleting sensitive information from model weights, and how "easy-to-hard generalization" could increase the risk of releasing open-source foundation models.

The complete show notes for this episode can be found at twimlai.com/go/679.

  continue reading

703 epizódok

Artwork
iconMegosztás
 
Manage episode 411383461 series 2355587
A tartalmat a TWIML and Sam Charrington biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a TWIML and Sam Charrington vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

Today we're joined by Peter Hase, a fifth-year PhD student at the University of North Carolina NLP lab. We discuss "scalable oversight", and the importance of developing a deeper understanding of how large neural networks make decisions. We learn how matrices are probed by interpretability researchers, and explore the two schools of thought regarding how LLMs store knowledge. Finally, we discuss the importance of deleting sensitive information from model weights, and how "easy-to-hard generalization" could increase the risk of releasing open-source foundation models.

The complete show notes for this episode can be found at twimlai.com/go/679.

  continue reading

703 epizódok

Minden epizód

×
 
Loading …

Üdvözlünk a Player FM-nél!

A Player FM lejátszó az internetet böngészi a kiváló minőségű podcastok után, hogy ön élvezhesse azokat. Ez a legjobb podcast-alkalmazás, Androidon, iPhone-on és a weben is működik. Jelentkezzen be az feliratkozások szinkronizálásához az eszközök között.

 

Gyors referencia kézikönyv