OpenAI新动作：仅0.4B参数，模型大瘦身时代来临！

前两天，OpenAI开源新模型Circuit-Sparsity，模型参数量仅0.4B，**99.9%**的权重为零。

▲Circuit-Sparsity开源（来源：Hugging Face）

这个技术试图解决模型的可解释性问题，简单来说就是回答“模型为什么做出这个决策？”以及“它是如何得出这个结果的？”这两个问题。

在AI飞速发展的今天，大语言模型（LLM）虽然表现出了惊人的能力，但其内部运作机制始终像一个神秘的“黑箱”。

我们不知道它为何做出某个回答，也不清楚它是如何从海量数据中提取知识的。这种不可解释性，成为了AI在医疗、金融、法律等高风险领域落地的重大障碍。

对此，OpenAI研究团队训练出了一个权重稀疏的Transformer模型，强制模型权重矩阵中**99.9%权重为零，仅保留0.1%**非零权重。

在这项研究中，研究团队在模型内部形成了紧凑且可读的**“电路”（Circuits）**，每个电路都仅保留了保证模型性能的关键节点，神经元的激活变得具有明确的语义。

有外网网友称这一技术让当下的MoE（混合专家模型）走到了尽头，并说“我们一直以来都将权重隔离到‘专家’中，以此粗略地近似稀疏性，仅仅是为了满足稠密矩阵核的要求。”

▲外网评价（图源：X）

更有网友将这项研究形容为将模型“减肥到只剩骨架”，还说这项研究就好像打开了黑匣子，不试图解开稠密模型而是直接构建稀疏模型，正是这项研究有趣的地方。

▲外网评价（图源：X）

但有些网友却不这么认为，称其没有看出MoE模型为何会因此走到尽头，并进一步解释说这一技术是针对XAI（可解释AI）的，它的训练成本要高100-1000倍，回到“研究时代”并不意味着让事情变得更复杂。

▲外网评价（图源：X）

该模型目前受限于计算效率瓶颈，其运算速度较密集模型慢100至1000倍，将该技术直接应用于千亿参数级别的前沿大模型，现阶段尚不具备可行性。

开源地址：

Github：

https://github.com/openai/circuit_sparsity

Hugging Face：

https://huggingface.co/openai/circuit-sparsity

01***.***

训练稀疏Transformer

OpenAI理清模型内部计算

要理解这项研究的突破，首先需要明白传统大模型为何难以解释。

在标准的密集模型（Dense Models）中，神经网络存在一种被称为**“超级位置”（Superposition）**的现象。简单来说，为了存储海量的信息，模型被迫让单个神经元或权重矩阵同时编码多个完全不同的概念。

这种特征纠缠导致了严重的后果，例如模型的决策不可追溯和逻辑混乱，当模型输出一个结果时，我们无法确定是哪个具体的“概念”在起作用。

针对以上问题，以前的研究通常从试图拆解密集、纠结的网络开始。但OpenAI团队采取了一种“反直觉”的策略，即训练权重稀疏的Transformer模型，强制模型权重矩阵中**99.9%权重为零，仅保留0.1%**非零权重。

强制模型限制了模型只能使用其神经元之间极少的可能连接，而这一简单的更改，几乎从根本上理清了模型的内部计算。

▲每个神经元只与下一个层的几个神经元相连（图源：OpenAI技术博客）

具体的技术手段包括：

**1、动态剪枝与稀疏约束：**在训练过程中，系统会动态执行“剪枝”操作，每一步优化后仅保留绝对值最大的权重（Top-K稀疏化）。

**2、激活稀疏化：**在残差流、注意力键/值矩阵等关键位置，研究团队引入了AbsTopK激活函数，强制仅保留前25%的激活值。

**3、架构微调：**为了配合稀疏化，研究团队用RMSNorm替代了传统的LayerNorm，避免归一化操作破坏稀疏性，同时引入了“Bigram表”来处理简单的模式匹配，从而释放模型的主干容量去处理复杂的逻辑推理。

02***.***

模型内部形成紧凑可读的“电路”

规模缩减16倍

这项技术的最大成果，是模型内部形成了紧凑且可读的**“电路”（Circuits）**。

在传统密集模型中，完成一个任务可能需要成千上万个节点协同工作，逻辑分散且难以捕捉。而在稀疏模型中，研究团队观察到了极简的计算路径：

1、极简的逻辑单元：例如在处理“字符串闭合”任务时，模型仅用12个节点就构建了一个完美的电路，清晰地展示了它是如何检测单引号或双引号是否闭合的。

**2、可读的特征：**神经元的激活变得具有明确的语义。研究人员发现了一些神经元专门负责检测“单引号”，另一些则像“计数器”一样精确地追踪列表的嵌套深度。

3、规模缩减16倍：对比实验显示，在相同的任务损失下，稀疏模型的电路规模比密集模型小了16倍。这意味着解读AI思维的难度降低了整整一个数量级。

▲稀疏模型的电路规模比密集模型小了16倍（图源：OpenAI技术论文）

为了验证这些电路的真实性，团队进行了“均值消融”实验。结果证明，移除非电路节点对任务几乎没有影响，而一旦移除电路中的关键节点，模型性能就会瞬间崩塌。这证实了这些电路确实是模型执行任务的“必经之路”。

▲“均值消融”实验（图源：OpenAI技术论文）

03***.***

稀疏模型解读力强但速度慢千倍

OpenAI提出“桥梁网络”

为了测量稀疏模型计算的解耦程度。研究团队设计了一套简单的算法任务。对于每个模型，他们都将其剪裁成了仍能执行该任务的最小电路，并检查了该电路的简洁程度。

研究团队发现，用规模更大、稀疏度更高的模型进行训练后，就能够依托结构更简洁的电路，构建出性能更强的模型。

▲模型的可解释性与能力的对比图（图源：OpenAI技术博客）

从模型可解释性与性能的对比图可见，在稀疏模型规模固定的前提下，提升稀疏性，也就是将更多权重置零，虽会导致模型性能有所下降，但能显著增强其可解释性。

尽管稀疏模型在可解释性方面优势突出，但其应用目前受限于计算效率瓶颈：稀疏矩阵运算无法借助Tensor Cores实现加速，运算速度较密集模型慢100至1000倍。这意味着，将该技术直接应用于千亿参数级别的前沿大模型，现阶段尚不具备可行性。

为此，研究团队提出了“桥梁网络”（Bridges）方案：

1、编码-解码映射：在稀疏模型与预训练的密集模型之间插入一个编码器-解码器对。

2、跨模型干预：编码器将密集模型的激活映射到稀疏空间，解码器则反向转换。

“桥梁网络”（Bridges）方案可以在“透明”的稀疏模型上修改某个特征，然后通过桥梁将这种扰动映射回“黑箱”的密集模型，从而实现对现有大模型的可解释性行为编辑。

04***.***

结语：OpenAI提出稀疏化新路径

让大模型从“黑箱”走向“可解释”

OpenAI研究团队的这项研究，标志着AI可解释性领域的一项重要突破，也印证了理解AI并非遥不可及的目标。

研究团队在论文博客中称，这项工作是迈向更宏大目标的早期探索。接下来，他们计划将相关技术扩展至更大规模的模型，同时进一步解释更多模型的行为逻辑。

为解决稀疏模型训练效率低下的问题，团队提出了两个后续研究方向：一是从现有密集模型中提取稀疏电路，替代“从头训练稀疏模型”的传统方式；二是研发更高效的可解释性模型训练技术，推动相关技术更易落地生产。

“我们的目标是逐步扩大可可靠解释的模型范围，同时打造相关工具，让未来的AI系统更易于分析、调试与评估。”研究团队在论文博客中写道。

如何学习AI大模型？

如果你对AI大模型入门感兴趣，那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利：入门进阶全套104G学习资源包免费分享！

这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览，小伙伴们记得点个收藏！

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

100套AI大模型商业化落地方案

大模型全套视频教程

200本大模型PDF书籍

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

LLM面试题合集

大模型产品经理资源合集

大模型项目实战合集

👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓