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从 LLMs 中提取事件序列解释的潜在逻辑树
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新的端到端框架，用于解码Large Language Models（LLMs）中隐藏的事实知识，并使用时间性知识图表达其在各层中的演化，以实现对LLMs的机理解释。通过解释性分析，揭示了LLMs中存在的潜在错误和事实知识的演化模式，为LLMs的机理解释迈出了一步。
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关键要点
- 提出了一种新的端到端框架，用于解码LLMs中的隐藏事实知识。
- 使用时间性知识图表达LLMs中事实知识的演化。
- 实现了对LLMs的机理解释。
- 通过局部和全局的解释性分析揭示潜在错误。
- 分析了事实知识的演化模式，为LLMs的机理解释提供了新视角。
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