活性化オラクル：汎用活性化説明器としてのLLMの訓練と評価

この記事は、ArXivから引用されており、他のLLMの内部活性化を説明するように設計された大規模言語モデル（LLM）の開発と評価に焦点を当てています。中核となるアイデアは、他のモデル内の意思決定プロセスに関する洞察を提供する「活性化説明器」として機能するようにLLMを訓練することです。この研究では、これらの説明器を訓練する方法、その精度と解釈可能性を評価する方法、そして説明されたモデルの限界やバイアスを特定する方法を探求している可能性があります。「オラクル」の使用は、比較と評価のためにグラウンドトゥルースまたは信頼できる説明を提供することに焦点を当てていることを示唆しています。

• •他のLLMの内部動作を説明するためにLLMを使用することに焦点を当てています。
• •モデルの意思決定に関する洞察を提供するために、「活性化説明器」の概念を採用しています。
• •これらの説明器の訓練、評価、および潜在的な制限を探求している可能性があります。
• •「オラクル」の使用は、比較のためのグラウンドトゥルースの説明に焦点を当てていることを示唆しています。