Jun, 2024
通过神经 ODEs 和控制理论揭示 LLM 机制
Unveiling LLM Mechanisms Through Neural ODEs and Control Theory
Yukun Zhang
TL;DR此研究提出了一种新颖的方法，利用神经常微分方程（Neural ODEs）揭示大型语言模型（LLMs）中输入和输出之间错综复杂的关系，并采用稳健控制来微调输出以满足预定义的标准。该方法的核心是将 LLM 的输入和输出转换为低维的潜在空间，从而便于详细研究 LLM 内的信息处理路径。神经常微分方程在这一研究中发挥关键作用，提供了一个动态模型，捕捉了 LLM 中数据的连续演化。此外，稳健控制机制被应用于策略性地调整模型的输出，确保其不仅保持高质量和可靠性，还符合特定的性能标准。神经常微分方程和稳健控制的融合在 LLM 可解释性方面代表了重大进展，提供了一个综合框架，阐明了这些复杂模型以前不透明的机制。我们的实证结果验证了这种整合方法的有效性，为可解释 AI 领域做出了重大贡献，将先进的机器学习技术与对 AI 输出的透明度和控制的重要需求相结合。