Patchscope

Patchscope是一个用于检查大型语言模型(LLM)隐藏表示的统一框架。它能解释模型行为,验证其与人类价值观的一致性。通过利用模型本身生成人类可理解的文本,我们提出利用模型本身来解释其自然语言内部表示。我们展示了Patchscopes框架如何用于回答关于LLM计算的广泛研究问题。我们发现,基于将表示投影到词汇空间和干预LLM计算的先前可解释性方法,可以被视为此框架的特殊实例。此外,Patchscope还开辟了新的可能性,例如使用更强大的模型来解释较小模型的表示,并解锁了自我纠正等新应用,如多跳推理。

需求人群:

"Patchscope可用于研究大型语言模型的内部工作原理,验证其与人类价值观的一致性,以及回答关于LLM计算的研究问题。"

使用场景示例:

用于分析大型语言模型生成的文本

验证语言模型是否符合特定价值观

研究语言模型计算的内部表示

产品特色:

解释大型语言模型的内部表示

验证模型与人类价值观的一致性

回答关于LLM计算的研究问题

浏览量:14

s1785318098921236

打开站点

构建AI去赚钱
s1785341518918206
网站流量情况

最新流量情况

月访问量

22216.76k

平均访问时长

00:04:50

每次访问页数

5.52

跳出率

47.80%

流量来源

直接访问

46.24%

自然搜索

30.97%

邮件

0.78%

外链引荐

13.53%

社交媒体

8.45%

展示广告

0

截止目前所有流量趋势图

地理流量分布情况

中国

15.26%

美国

13.36%

印度

6.45%

俄罗斯

3.91%

法国

3.77%

类似产品

© 2024     AIbase    备案号:闽ICP备2023012347号-1

隐私政策

用户协议

意见反馈 网站地图