Patchscope

Patchscope是一個用於檢查大型語言模型（LLM）隱藏表示的統一框架。它能解釋模型行為，並驗證其與人類價值的一致性。透過利用模型本身產生人類可理解的文本，我們提出利用模型本身來解釋其自然語言內部表示。我們展示了Patchscope s框架如何用於回答關於LLM計算的廣泛研究問題。我們發現，基於將表示投影到詞彙空間和乾預LLM計算的先前可解釋性方法，可以被視為此框架的特殊實例。此外， Patchscope還開啟了新的可能性，例如使用更強大的模型來解釋較小模型的表示，並解鎖了自我糾正等新應用，例如多跳推理。

需求人群：

" Patchscope可用於研究大型語言模型的內部工作原理，驗證其與人類價值觀的一致性，以及回答關於LLM計算的研究問題。"

使用場景範例：

用於分析大型語言模型產生的文本

驗證語言模型是否符合特定價值觀

研究語言模型計算的內部表示

產品特色：

解釋大型語言模型的內部表示

驗證模型與人類價值的一致性

回答LLM計算的研究問題