

Patchscope
简介 :
Patchscope是一个用于检查大型语言模型(LLM)隐藏表示的统一框架。它能解释模型行为,验证其与人类价值观的一致性。通过利用模型本身生成人类可理解的文本,我们提出利用模型本身来解释其自然语言内部表示。我们展示了Patchscopes框架如何用于回答关于LLM计算的广泛研究问题。我们发现,基于将表示投影到词汇空间和干预LLM计算的先前可解释性方法,可以被视为此框架的特殊实例。此外,Patchscope还开辟了新的可能性,例如使用更强大的模型来解释较小模型的表示,并解锁了自我纠正等新应用,如多跳推理。
需求人群 :
Patchscope可用于研究大型语言模型的内部工作原理,验证其与人类价值观的一致性,以及回答关于LLM计算的研究问题。
使用场景
用于分析大型语言模型生成的文本
验证语言模型是否符合特定价值观
研究语言模型计算的内部表示
产品特色
解释大型语言模型的内部表示
验证模型与人类价值观的一致性
回答关于LLM计算的研究问题
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