开箱黑盒LLM！谷歌大一统框架Patchscopes实战教程来了

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原标题：开箱黑盒LLM！谷歌大一统框架Patchscopes实战教程来了
关键字：模型,表征,提示,单词,目标
文章来源：新智元
内容字数：12260字

内容摘要：

新智元报道编辑：LRS
【新智元导读】大模型最为人诟病的问题就是不透明、不可解释。谷歌的最新框架Patchscopes可以提供关于模型内部隐藏表征的自然语言解释，本文介绍了一些实战应用样例。虽然大型语言模型（LLM）在各种常见的自然语言处理任务中展现出了优异的性能，但随之而来的幻觉，也揭示了模型在真实性和透明度上仍然存在问题。
在模型生成错误回复内容时，如果能够「深入理解其背后运行机制」，或许可以解决模型的幻觉问题。
然而，随着深度神经网络的复杂性和规模的增长，模型的「可解释研究」也越来越有挑战性，通过探索机器学习（ML）模型对所学内容（模型的所谓隐藏表示）进行表征的方式，即隐藏表征（hidden representation），研究人员可以在一定程度上控制模型的行为，并对模型的实际运行方式进行更深入的科学理解。
从过去的研究结果来看，一个相对有前景的方向是「使用LLMs来解释其他模型的神经元模式」（neuron patterns）。
今年1月，Google Research和特拉维夫大学的研究人员共同提出了一个统一的框架Patchscopes来研究LLMs中的隐藏表征，主要思路就是

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