開箱黑盒LLM！谷歌大一統框架Patchscopes實戰(zhàn)教程來了

AIGC動態(tài)歡迎閱讀

原標題：開箱黑盒LLM！谷歌大一統框架Patchscopes實戰(zhàn)教程來了
關鍵字：模型,表征,提示,單詞,目標
文章來源：新智元
內容字數：12260字

內容摘要：

新智元報道編輯：LRS
【新智元導讀】大模型最為人詬病的問題就是不透明、不可解釋。谷歌的最新框架Patchscopes可以提供關于模型內部隱藏表征的自然語言解釋，本文介紹了一些實戰(zhàn)應用樣例。雖然大型語言模型（LLM）在各種常見的自然語言處理任務中展現出了優(yōu)異的性能，但隨之而來的幻覺，也揭示了模型在真實性和透明度上仍然存在問題。
在模型生成錯誤回復內容時，如果能夠「深入理解其背后運行機制」，或許可以解決模型的幻覺問題。
然而，隨著深度神經網絡的復雜性和規(guī)模的增長，模型的「可解釋研究」也越來越有挑戰(zhàn)性，通過探索機器學習（ML）模型對所學內容（模型的所謂隱藏表示）進行表征的方式，即隱藏表征（hidden representation），研究人員可以在一定程度上控制模型的行為，并對模型的實際運行方式進行更深入的科學理解。
從過去的研究結果來看，一個相對有前景的方向是「使用LLMs來解釋其他模型的神經元模式」（neuron patterns）。
今年1月，Google Research和特拉維夫大學的研究人員共同提出了一個統一的框架Patchscopes來研究LLMs中的隱藏表征，主要思路就是

原文鏈接：開箱黑盒LLM！谷歌大一統框架Patchscopes實戰(zhàn)教程來了

聯系作者

文章來源：新智元
作者微信：AI_era
作者簡介：智能+中國主平臺，致力于推動中國從互聯網+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發(fā)展，關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響，領航中國新智能時代。