LLM可解释性的未来希望？稀疏自编码器是如何工作的，这里有一份直观说明

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原标题：LLM可解释性的未来希望？稀疏自编码器是如何工作的，这里有一份直观说明
关键字：向量,编码器,特征,解码器,解释性
文章来源：机器之心
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机器之心报道
编辑：Panda简而言之：矩阵 → ReLU 激活 → 矩阵在解释机器学习模型方面，稀疏自编码器（SAE）是一种越来越常用的工具（虽然 SAE 在 1997 年左右就已经问世了）。
机器学习模型和 LLM 正变得越来越强大、越来越有用，但它们仍旧是黑箱，我们并不理解它们完成任务的方式。理解它们的工作方式应当大有助益。
SAE 可帮助我们将模型的计算分解成可以理解的组件。近日，LLM 可解释性研究者 Adam Karvonen 发布了一篇博客文章，直观地解释了 SAE 的工作方式。
可解释性的难题
神经网络最自然的组件是各个神经元。不幸的是，单个神经元并不能便捷地与单个概念相对应，比如学术引用、英语对话、HTTP 请求和韩语文本。在神经网络中，概念是通过神经元的组合表示的，这被称为叠加（superposition）。
之所以会这样，是因为世界上很多变量天然就是稀疏的。
举个例子，某位名人的出生地可能出现在不到十亿分之一的训练 token 中，但现代 LLM 依然能学到这一事实以及有关这个世界的大量其它知识。训练数据中单个事实和概念的数量多于模型中神经元的数量，这可能就是叠加

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