OpenAI的競爭者Anthropic發表的最新人工智慧研究論文〈Decomposing Language Models With Dictionary Learning〉，提出一種稱為字典學習的方法，增加對神經網路的解釋性。這項研究讓Anthropic更能夠監控模型，進而引導模型的行為，提高企業和社會在採用人工智慧的安全性和可靠性。

由於神經網路是以資料進行訓練，而非根據規則的程式設計，每一步訓練，都會更新數百萬甚至數十億個參數，最終使模型得以更好地完成任務，但Anthropic提到，雖然研究人員可以理解訓練網路的數學運算，但是卻不真正明白模型是如何從一堆數學運算中，導出最後的行為。而這樣的狀況，使得研究人員很難判斷模型出現的問題，而且也難以進行修復。

雖然現今人類已經進行了數十年的神經科學研究，對於大腦的運作有了深入的了解，但是仍然有很多大腦中的謎團尚待解密。類似的情況，人工神經網路也存在難以完全理解的部分，只不過與真實大腦不同，研究人員可以透過實驗來探索其中的運作機制。

儘管如此，過去對神經元的實驗並沒有太多幫助，研究人員透過干預單一神經元，觀察該神經元對特定輸入的反應，他們發現，單一神經元的活化，與神經網路的整體行為並不一致。在小語言模型中，單一神經元會在英語對話、HTTP請求或是韓語文本等不相關的上下文都很活躍，電腦視覺模型中的同一神經元，可能會對貓臉和汽車都有反應。也就是說，在不同的情況下，神經元的活化可以代表著不同意義。

在Anthropic最新的研究中，研究人員擴大分析單位，不在單一的神經元中尋找規律，而是運用一種稱為特徵（Feature）的概念。每個特徵都會對應一群神經元活動模式，這為研究人員提供了新的分析途徑，能夠將複雜的神經網路解構成更容易理解的單位。

在Transformer語言模型中，研究人員成功將一個包含512個神經元的層，分解成超過4,000個特徵。這些特徵涵蓋了DNA序列、法律用語、HTTP請求、希伯來文和營養標示等範疇。此外，研究人員也確認了特徵的解釋性遠比單一神經元更高。

論文中也提到，研究人員發展了自動解釋方法，來驗證特徵的可解釋性。藉由大型語言模型來生成小模型特徵的描述，並以另一個模型的預測能力對描述進行評分，而實驗結果證實，特徵的得分仍高於神經元，如此便證實了特徵的活躍和模型下游行為具一致性。研究人員還發現，在不同模型間所學到的特徵大致通用，因此一個模型從特徵得到的經驗，可能適用於其他模型。

這項研究的貢獻，在於克服單一神經元的不可解釋性，透過將神經元分群成特徵，研究人員將能夠更好地理解模型，並且發展更具安全性和可靠性的人工智慧服務。未來Anthropic研究人員會擴大研究範疇，理解大型語言模型的行為。