语言模型彻底改变了机器理解和生成类似人类文本的方式。这些复杂的系统使用神经网络来解释和响应语言输入。他们处理和生成语言的能力在多个领域产生了深远的影响，从自动聊天机器人到高级数据分析。掌握这些模型的内部运作对于提高其有效性并使其与人类价值观和道德保持一致至关重要。
理解大型语言模型 是一项重大挑战。这些模型以其令人印象深刻的生成类似人类文本的能力而闻名。它们错综复杂的隐藏表征层使得很难解释它们如何处理语言并做出符合人类意图的决策。这些模型的复杂性往往掩盖了其输出背后的推理，因此很难评估它们是否符合道德和社会规范。
研究 LLM 的方法主要有三种。第一种是在隐藏表示之上训练线性分类器。第二种方法将表示投影到模型的词汇空间中。最后，一些技术干预计算过程，以识别特定预测的关键表示。虽然每种方法都提供了有用的见解，但它们也有其局限性。探究需要大量的监督训练，词汇预测在早期会失去准确性，干预方法的表现力有限，通常只提供概率或可能的标记，而不是全面的解释。
谷歌研究院和特拉维夫大学的研究人员开发了一种名为Patchscopes的新框架。这个框架是独一无二的，因为它使用 LLM 的功能来解码来自其隐藏层的信息。使用 Patchscopes，模型的内部表示被翻译成更自然的语言格式，使其更易于访问。这种方法是革命性的，因为它超越了传统探测方法的局限性。通过在框架中重新配置模型和目标提示，Patchscopes 提供了对模型内部工作原理的更全面的洞察，超越了以前方法的表现力。
Patchscopes 是一种从 LLM 的隐藏层中提取特定信息并将其分离到不同的推理过程中的技术。它只关注该表示中的数据，脱离其原始上下文。贴片镜可以改进和建立在现有的可解释性方法之上，在没有训练数据的情况下跨不同层提供增强的表现力和鲁棒性。它的灵活性允许对LLM进行广泛的调整，例如更有效地检查早期层，以及使用更强大的模型来解释较小模型的表示。
事实证明，在各种推理任务中，贴片镜比传统的探测更有效，而无需训练数据。该框架还可以解码 LLM 表示中的特定属性，尤其是在其他方法难以解决的早期层中。研究表明，Patchscopes 可以纠正其他模型无法处理的多跳推理错误。虽然模型可以正确执行单个推理步骤，但它通常需要帮助来连接它们。补丁镜提高了模型在复杂推理任务中的准确性，使其在实际场景中更具实用性和价值。
总之，Patchscopes 框架统一并扩展了现有的可解释性方法，允许进一步探索 LLM。这种方法将复杂的内部表示转换为可理解的语言，使其成为多跳推理和早期层检测任务的游戏规则改变者。Patchscopes 揭开 LLM 通常不透明的决策过程的神秘面纱的能力令人印象深刻，使人工智能更接近人类的理性和道德标准。
