通过两阶段过滤识别预训练变换器中的多模态知识神经元

本研究针对多模态大语言模型（MLLMs）在信息生成和内部处理方面的透明度不足的问题，提出了一种新方法，通过MiniGPT-4识别与特定知识相关的神经元。实验结果表明，我们的方法在知识定位的准确性上优于现有技术，为未来的知识编辑和控制提供了新的可能。