Visualisasi proses berpikir Large Language Model (LLM) telah memicu perdebatan sengit dalam komunitas teknis, menyusul peluncuran proyek yang mencoba memetakan alur pemikiran R1 menggunakan embedding teks dan teknik pengurangan dimensi.
 |
|---|
| Halaman repositori GitHub yang menampilkan proyek " Frames of Mind: Animating R1's Thoughts " yang berupaya memvisualisasikan cara berpikir LLM |
Pendekatan Visualisasi
Proyek ini bertujuan untuk memvisualisasikan pemikiran LLM dengan mengubah rangkaian pemikiran menjadi embedding menggunakan API OpenAI, kemudian memplotnya secara berurutan menggunakan t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding). Meskipun inovatif dalam pendekatannya, metode ini telah mengundang baik ketertarikan maupun skeptisisme dari komunitas teknis, terutama mengenai metodologi dan nilai interpretatifnya.
Teknik Visualisasi yang Dibahas:
- t-SNE ( t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding )
- PCA ( Principal Component Analysis )
- UMAP ( Uniform Manifold Approximation and Projection )
- Pengukuran kesamaan kosinus
Keterbatasan dan Kekhawatiran Teknis
Sebagian besar diskusi berpusat pada keterbatasan mendasar penggunaan embedding dan pengurangan dimensi untuk tujuan ini. Penggunaan cosine similarity dan t-SNE menjadi sangat kontroversial, dengan para ahli menunjukkan bahwa jarak dalam t-SNE tidak selalu membawa informasi bermakna tentang hubungan sebenarnya antar pemikiran.
Hubungan antara representasi model internal di dalam ruang latennya dan embedding dari CoT yang dikompresi dengan model embedding teks, kurang lebih, minimal. Kemudian kita memetakan ini ke ruang 2D, yang hampir tidak menangkap dimensi dan makna aslinya.
Pendekatan Alternatif
Beberapa anggota komunitas telah menyarankan metode alternatif untuk memahami proses berpikir LLM. Salah satu pendekatan yang diusulkan melibatkan analisis representasi internal dalam model itu sendiri, berfokus pada aktivasi lapisan dan perilaku neuron. Yang lain menyarankan bahwa LLM mungkin berpikir dalam ruang yang lebih abstrak sebelum diterjemahkan ke bahasa, membuat studi ruang laten internal lebih relevan daripada embedding teks.
Aplikasi Praktis
Terlepas dari skeptisisme, beberapa pihak melihat potensi aplikasi praktis untuk pendekatan visualisasi ini. Salah satu saran menarik melibatkan penggunaan teknik serupa untuk membuat grafik loading dinamis untuk model penalaran, memberikan pengguna representasi visual dari status pemrosesan model. Selain itu, beberapa peneliti sedang mengeksplorasi konversi Chains of Thought menjadi Graphs/Trees of Thoughts, menawarkan cara alternatif untuk memvisualisasikan jalur penalaran LLM.
Perdebatan ini menyoroti pertanyaan yang lebih luas dalam interpretabilitas AI: bagaimana kita dapat memvisualisasikan dan memahami proses internal model bahasa secara bermakna? Meskipun pendekatan tertentu ini mungkin memiliki keterbatasan, ini merupakan langkah penting dalam upaya berkelanjutan untuk membuat sistem AI lebih transparan dan dapat diinterpretasi.
Istilah Teknis:
- t-SNE: Algoritma pembelajaran mesin untuk visualisasi yang mengubah data berdimensi tinggi menjadi dua atau tiga dimensi
- Embedding: Representasi vektor dari teks yang menangkap makna semantik
- Cosine similarity: Ukuran kesamaan antara dua vektor berdasarkan kosinus sudut di antara keduanya
Referensi: Frames of Mind: Animating R1's Thoughts