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Patchscope是一個用於檢查大型語言模型（LLM）隱藏表示的統一框架。它能解釋模型行為，驗證其與人類價值觀的一致性。透過利用模型本身生成人類可理解的文字，我們提出利用模型本身來解釋其自然語言內部表示。我們展示了Patchscopes框架如何用於回答關於LLM計算的廣泛研究問題。我們發現，基於將表示投影到詞彙空間和幹預LLM計算的先前可解釋性方法，可以被視為此框架的特殊例項。此外，Patchscope還開闢了新的可能性，例如使用更強大的模型來解釋較小模型的表示，並解鎖了自我糾正等新應用，如多跳推理。
需求人群：
"Patchscope可用於研究大型語言模型的內部工作原理，驗證其與人類價值觀的一致性，以及回答關於LLM計算的研究問題。"
使用場景示例：
用於分析大型語言模型生成的文字
驗證語言模型是否符合特定價值觀
研究語言模型計算的內部表示
產品特色：
解釋大型語言模型的內部表示
驗證模型與人類價值觀的一致性
回答關於LLM計算的研究問題