本研究提出B-cos LMs方法，旨在提高预训练语言模型的可解释性。通过将模型转化为B-cos网络并结合任务微调，B-cos LMs在生成更强解释的同时，保持了与传统微调相当的性能，展现出广泛的应用潜力。

B-cos LM: Efficient Transformation of Pre-trained Language Models for Enhanced Explainability
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