Artwork

Вміст надано Matt Arnold. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Matt Arnold або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
Player FM - додаток Podcast
Переходьте в офлайн за допомогою програми Player FM !

Do AI As Engineering Instead

15:47
 
Поширити
 

Manage episode 455629064 series 2862172
Вміст надано Matt Arnold. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Matt Arnold або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
Current AI practice is not engineering, even when it aims for practical applications, because it is not based on scientific understanding. Enforcing engineering norms on the field could lead to considerably safer systems. https://betterwithout.ai/AI-as-engineering This episode has a lot of links! Here they are. Michael Nielsen’s “The role of ‘explanation’ in AI”. https://michaelnotebook.com/ongoing/sporadica.html#role_of_explanation_in_AI Subbarao Kambhampati’s “Changing the Nature of AI Research”. https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3546954 Chris Olah and his collaborators: “Thread: Circuits”. distill.pub/2020/circuits/ “An Overview of Early Vision in InceptionV1”. distill.pub/2020/circuits/early-vision/ Dai et al., “Knowledge Neurons in Pretrained Transformers”. https://arxiv.org/pdf/2104.08696.pdf Meng et al.: “Locating and Editing Factual Associations in GPT.” rome.baulab.info “Mass-Editing Memory in a Transformer,” https://arxiv.org/pdf/2210.07229.pdf François Chollet on image generators putting the wrong number of legs on horses: twitter.com/fchollet/status/1573879858203340800 Neel Nanda’s “Longlist of Theories of Impact for Interpretability”, https://www.lesswrong.com/posts/uK6sQCNMw8WKzJeCQ/a-longlist-of-theories-of-impact-for-interpretability Zachary C. Lipton’s “The Mythos of Model Interpretability”. https://arxiv.org/abs/1606.03490 Meng et al., “Locating and Editing Factual Associations in GPT”. https://arxiv.org/pdf/2202.05262.pdf Belrose et al., “Eliciting Latent Predictions from Transformers with the Tuned Lens”. https://arxiv.org/abs/2303.08112 “Progress measures for grokking via mechanistic interpretability”. https://arxiv.org/abs/2301.05217 Conmy et al., “Towards Automated Circuit Discovery for Mechanistic Interpretability”. https://arxiv.org/abs/2304.14997 Elhage et al., “Softmax Linear Units,” transformer-circuits.pub/2022/solu/index.html Filan et al., “Clusterability in Neural Networks,” https://arxiv.org/pdf/2103.03386.pdf Cammarata et al., “Curve circuits,” distill.pub/2020/circuits/curve-circuits/ You can support the podcast and get episodes a week early, by supporting the Patreon: https://www.patreon.com/m/fluidityaudiobooks If you like the show, consider buying me a coffee: https://www.buymeacoffee.com/mattarnold Original music by Kevin MacLeod. This podcast is under a Creative Commons Attribution Non-Commercial International 4.0 License.
  continue reading

155 епізодів

Artwork
iconПоширити
 
Manage episode 455629064 series 2862172
Вміст надано Matt Arnold. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Matt Arnold або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
Current AI practice is not engineering, even when it aims for practical applications, because it is not based on scientific understanding. Enforcing engineering norms on the field could lead to considerably safer systems. https://betterwithout.ai/AI-as-engineering This episode has a lot of links! Here they are. Michael Nielsen’s “The role of ‘explanation’ in AI”. https://michaelnotebook.com/ongoing/sporadica.html#role_of_explanation_in_AI Subbarao Kambhampati’s “Changing the Nature of AI Research”. https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3546954 Chris Olah and his collaborators: “Thread: Circuits”. distill.pub/2020/circuits/ “An Overview of Early Vision in InceptionV1”. distill.pub/2020/circuits/early-vision/ Dai et al., “Knowledge Neurons in Pretrained Transformers”. https://arxiv.org/pdf/2104.08696.pdf Meng et al.: “Locating and Editing Factual Associations in GPT.” rome.baulab.info “Mass-Editing Memory in a Transformer,” https://arxiv.org/pdf/2210.07229.pdf François Chollet on image generators putting the wrong number of legs on horses: twitter.com/fchollet/status/1573879858203340800 Neel Nanda’s “Longlist of Theories of Impact for Interpretability”, https://www.lesswrong.com/posts/uK6sQCNMw8WKzJeCQ/a-longlist-of-theories-of-impact-for-interpretability Zachary C. Lipton’s “The Mythos of Model Interpretability”. https://arxiv.org/abs/1606.03490 Meng et al., “Locating and Editing Factual Associations in GPT”. https://arxiv.org/pdf/2202.05262.pdf Belrose et al., “Eliciting Latent Predictions from Transformers with the Tuned Lens”. https://arxiv.org/abs/2303.08112 “Progress measures for grokking via mechanistic interpretability”. https://arxiv.org/abs/2301.05217 Conmy et al., “Towards Automated Circuit Discovery for Mechanistic Interpretability”. https://arxiv.org/abs/2304.14997 Elhage et al., “Softmax Linear Units,” transformer-circuits.pub/2022/solu/index.html Filan et al., “Clusterability in Neural Networks,” https://arxiv.org/pdf/2103.03386.pdf Cammarata et al., “Curve circuits,” distill.pub/2020/circuits/curve-circuits/ You can support the podcast and get episodes a week early, by supporting the Patreon: https://www.patreon.com/m/fluidityaudiobooks If you like the show, consider buying me a coffee: https://www.buymeacoffee.com/mattarnold Original music by Kevin MacLeod. This podcast is under a Creative Commons Attribution Non-Commercial International 4.0 License.
  continue reading

155 епізодів

Усі епізоди

×
 
Loading …

Ласкаво просимо до Player FM!

Player FM сканує Інтернет для отримання високоякісних подкастів, щоб ви могли насолоджуватися ними зараз. Це найкращий додаток для подкастів, який працює на Android, iPhone і веб-сторінці. Реєстрація для синхронізації підписок між пристроями.

 

Короткий довідник

Слухайте це шоу, досліджуючи
Відтворити