Como os LLMs como Claude 3.7 pensam?

Já se perguntou como Claude 3.7 pensa ao gerar uma resposta? Diferentemente dos programas tradicionais, as habilidades cognitivas do Claude 3.7 dependem dos padrões aprendidos com vastos conjuntos de dados. Toda previsão é o resultado de bilhões de cálculos, mas seu raciocínio continua sendo um quebra -cabeça complexo. Ele realmente planeja ou está apenas prevendo a próxima palavra mais provável? Ao analisar as capacidades de pensamento de Claude AI, os pesquisadores exploram se suas explicações refletem habilidades de raciocínio genuínas ou apenas justificativas plausíveis. Estudar esses padrões, assim como a neurociência, nos ajuda a decodificar os mecanismos subjacentes por trás do processo de pensamento do Claude 3.7.

O que acontece dentro de um LLM?

Modelos de idiomas grandes (LLMS) Como a linguagem de processo de Claude 3.7 através de mecanismos internos complexos que se assemelham ao raciocínio humano. Eles analisam vastos conjuntos de dados para prever e gerar texto, utilizando neurônios artificiais interconectados que se comunicam por meio de vetores numéricos. Pesquisas recentes indicam que os LLMs se envolvem em deliberações internas, avaliando várias possibilidades antes de produzir respostas. Técnicas como Cadeia de pensamento solicitando e a otimização de preferência de pensamento foi desenvolvida para aprimorar esses recursos de raciocínio. Compreender esses processos internos é essential para melhorar a confiabilidade do LLMS, garantindo que seus resultados alinhem aos padrões éticos.

Tarefa para entender como Claude 3.7 pensa

Nesta exploração, analisaremos Claude 3.7 Habilidades cognitivas através tarefas específicas. Cada tarefa revela como Claude lida com informações, razões através de problemas e responde a consultas. Descobriremos como o modelo constrói respostas, detecta padrões e às vezes fabrica raciocínio.

Claude é multilíngue?

Think about pedir a Claude o oposto de “pequeno” em inglês, francês e chinês. Em vez de tratar cada idioma separadamente, Claude primeiro ativa um conceito interno compartilhado de “grande” antes de traduzi -lo para o respectivo idioma.

Isso revela algo fascinante: Claude não é apenas multilíngue no sentido tradicional. Em vez de executar versões separadas de “claude inglês” ou “claude francês”, ele opera dentro de um espaço conceitual common, pensando abstrivelmente antes de converter seus pensamentos em diferentes idiomas.

Em outras palavras, Claude não memoriza apenas o vocabulário entre os idiomas; Entende o significado em um nível mais profundo. Uma mente, muitas bocas processam as idéias primeiro e depois as expressam no idioma que você escolher.

Claude pensa no futuro ao rimar?

Vamos tomar um poema simples de duas linhas como exemplo:

“Ele viu uma cenoura e teve que agarrá -la,

Sua fome period como um coelho faminto. ”

À primeira vista, pode parecer que Claude gera cada palavra sequencialmente, apenas garantindo a última palavra rima quando atingir o ultimate da linha. No entanto, experimentos sugerem algo mais avançado, que Claude realmente planeja antes de escrever. Em vez de escolher uma palavra de rima no último momento, ela considera internamente possíveis palavras que correspondem à rima e ao significado antes de estruturar toda a frase em torno dessa escolha.

Para testar isso, os pesquisadores manipularam o processo de pensamento interno de Claude. Quando eles removeram o conceito de “coelho” de sua memória, Claude reescreveu a linha para terminar com “hábito”, mantendo a rima e a coerência. Quando eles inseriram o conceito de “verde”, Claude ajustou e reescreveu a linha para terminar em “Inexperienced”, mesmo que não rim tenha mais rimado.

Isso sugere que Claude não prevê apenas a próxima palavra, ela planeja ativamente. Mesmo quando seu plano interno foi apagado, ele se adaptou e reescreveu um novo em tempo actual para manter o fluxo lógico. Isso demonstra previsão e flexibilidade, tornando -o muito mais sofisticado do que uma simples previsão de palavras. O planejamento não é apenas previsão.

Segredo de Claude para matemática psychological rápida

Claude não foi construído como calculadora e foi treinado em texto e não estava equipado com fórmulas matemáticas embutidas. No entanto, ele pode resolver instantaneamente problemas como 36 + 59 sem escrever cada etapa. Como?

Uma teoria é que Claude memorizou muitas tabelas de adição de seus dados de treinamento. Outra possibilidade é que ele segue o algoritmo de adição passo a passo padrão que aprendemos na escola. Mas a realidade é fascinante.

A abordagem de Claude envolve várias vias de pensamento paralelo. Uma by way of estima a soma aproximadamente, enquanto outra determina com precisão o último dígito. Essas vias interagem e se refinam, levando à resposta ultimate. Essa mistura de estratégias aproximadas e exatas ajuda a Claude a resolver problemas ainda mais complexos além da aritmética simples.

Estranhamente, Claude não está ciente de seu processo de matemática psychological. Se você perguntar como resolveu 36 + 59, descreverá o método de transporte tradicional que aprendemos na escola. Isso sugere que, embora Claude possa executar cálculos de maneira eficiente, explica-os com base em explicações escritas por seres humanos, em vez de revelar suas estratégias internas.

Claude pode fazer matemática, mas não sabe como está fazendo isso.

Você pode confiar nas explicações de Claude?

Claude 3,7 soneto Pode “pensar em voz alta”, raciocinando passo a passo antes de chegar a uma resposta. Embora isso muitas vezes melhore a precisão, também leva a um raciocínio motivado. No raciocínio motivado, Claude constrói explicações que parecem lógicas, mas não refletem a solução actual de problemas.

Por exemplo, quando solicitado a raiz quadrada de 0,64, Claude segue corretamente as etapas intermediárias. Mas, quando confrontado com um problema de cosseno complexo, ele fornece uma solução detalhada com confiança. Mesmo que nenhum cálculo actual ocorra internamente. Os testes de interpretabilidade revelam que, em vez de resolver, Claude às vezes o raciocínio dos engenheiros reversos para combinar as respostas esperadas.

Ao analisar os processos internos de Claude, os pesquisadores agora podem separar o raciocínio genuíno da lógica fabricada. Esse avanço pode tornar os sistemas de IA mais transparentes e confiáveis.

A mecânica do raciocínio de várias etapas

Uma maneira simples de um modelo de idioma responder a perguntas complexas é memorizar respostas. Por exemplo, se perguntado: “Qual é a capital do estado onde Dallas está localizado?” Um modelo que depende da memorização pode gerar imediatamente “Austin” sem realmente entender o relacionamento entre Dallas, Texas e Austin.

No entanto, Claude opera de maneira diferente. Ao responder a perguntas de várias etapas, isso não apenas se lembra de fatos; Ele constrói cadeias de raciocínio. Pesquisas mostram que, antes de afirmar “Austin”, Claude primeiro ativa um passo interno reconhecendo que “Dallas está no Texas” e só então a conecta a “Austin é a capital do Texas”. Isso indica raciocínio actual e não simples regurgitação.

Os pesquisadores até manipularam esse processo de raciocínio. Ao substituir artificialmente “Texas” por “California” nas etapas intermediárias de Claude, a resposta muda de “Austin” para “Sacramento”. Isso confirma que Claude constrói dinamicamente suas respostas em vez de recuperá -las da memória.

A compreensão dessas mecânicas fornece informações sobre como a IA processa consultas complexas e como às vezes pode gerar um raciocínio convincente, mas falho, para corresponder às expectativas.

Por que Claude alucina

Pergunte a Claude sobre Michael Jordan, e ele se lembra corretamente de sua carreira no basquete. Pergunte sobre “Michael Batkin” e geralmente se recusa a responder. Mas, às vezes, Claude afirma com confiança que Batkin é um jogador de xadrez, mesmo que não exista.

Por padrão, Claude está programado para dizer: “Eu não sei”, quando falta informações. Mas quando reconhece um conceito, um circuito de “resposta conhecido” é ativado, permitindo que ele responda. Se esse circuito falhar, confundir um nome com algo acquainted suprime o mecanismo de recusa e preenche as lacunas com uma resposta plausível, mas falsa.

Como Claude é sempre treinado para gerar respostas, esses falhos levam a Alucinações (Casos em que confundem a familiaridade com o conhecimento actual e fabricam detalhes com confiança).

Claude de jailbreak

Os jailbreaks são técnicas inteligentes de promoção projetadas para ignorar os mecanismos de segurança da IA, fazendo com que os modelos gerem saídas não intencionais ou prejudiciais. Um desses jailbreak levou Claude a discutir a criação de bombas incorporando um acróstico escondido, decifrando as primeiras letras de “Bebês sobrevivem a Mustard Block” (bomba). Embora Claude tenha resistido inicialmente, acabou fornecendo informações perigosas.

Depois que Claude começou uma frase, sua pressão embutida para manter a coerência gramatical assumiu o controle. Embora os mecanismos de segurança estivessem presentes, a necessidade de fluência os dominou, forçando Claude a continuar sua resposta. Ele só conseguiu se corrigir após concluir uma frase gramaticalmente sólida, quando finalmente se recusou a continuar.

Este caso destaca uma vulnerabilidade importante: Embora os sistemas de segurança sejam projetados para evitar saídas prejudiciais, a unidade subjacente do modelo para uma linguagem coerente e consistente às vezes pode substituir essas defesas até encontrar um ponto pure para redefinir.

Conclusão

Claude 3.7 não “pensa” da maneira como os humanos, mas é muito mais do que um simples preditor de palavras. Ele planeja escrever, processa significado além de apenas traduzir palavras e até abordar a matemática de maneiras inesperadas. Mas, assim como nós, não é perfeito. Ele pode inventar as coisas, justificar respostas erradas com confiança e até ser levada a ignorar suas próprias regras de segurança. Espreitar dentro do processo de pensamento de Claude nos dá uma melhor compreensão de como a IA toma decisões.

Quanto mais aprendemos, melhor podemos refinar esses modelos, tornando -os mais precisos, confiáveis ​​e alinhados com a maneira como pensamos. A IA ainda está evoluindo e, ao descobrir como “razões”, estamos dando um passo mais perto de torná -lo não apenas mais inteligente, mas mais confiável também.

Cientista de dados | AWS Licensed Options Architect | Ai & ML Innovator

Como cientista de dados da Analytics Vidhya, especializo-me em aprendizado de máquina, aprendizado profundo e soluções orientadas a IA, alavancando a PNL, visão computacional e tecnologias em nuvem para criar aplicativos escaláveis.

Com um B.Tech em ciência da computação (ciência de dados) da VIT e certificações como arquiteto e tensorflow de soluções certificadas da AWS, meu trabalho abrange IA generativa, detecção de anomalias, detecção de notícias falsas e reconhecimento de emoções. Apaixonado pela inovação, eu me esforço para desenvolver sistemas inteligentes que moldem o futuro da IA.