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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了大型语言模型（LLM）如何解释其生成的模式，使用基于归因和基于提示的方法提取LLM原因，并发现基于提示的方法更好地对齐人工注释的原因。通过微调模型，无论是基于提示还是归因的方法都展现了更好的忠实度。该研究为更严格和公正地评估LLM原因提供了启示。
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关键要点
- 本研究探讨大型语言模型（LLM）如何通过原因解释其生成的模式。
- 使用两种方法提取LLM原因：基于归因的方法和基于提示的方法。
- 基于提示的方法与人工注释的原因更好地对齐，即使模型性能较差。
- 基于提示的方法的忠实度限制可能与其折叠预测有关。
- 通过微调模型，基于提示和归因的方法都展现了更好的忠实度。
- 研究为更严格和公正地评估LLM原因提供了启示，尤其是基于提示的方法。
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