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DeepDecipher：大规模语言模型中神经元激活的访问和研究
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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
本文回顾了超过300种内部可解释性技术，介绍了它们对神经网络的哪些部分进行解释，以及实现时间。文章强调了未来研究中诊断、调试、敌对性和基准测试的重要性，以提高可解释性工具的实际应用价值。
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关键要点
- 回顾了超过300种内部可解释性技术。
- 介绍了一种分类方法，解释神经网络的不同部分。
- 技术可以在训练期间（内在）或训练后（事后）实现。
- 强调了诊断、调试、敌对性和基准测试的重要性。
- 未来研究需提高可解释性工具的实际应用价值。
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