LLMの推論解読：因果ベイジアンネットによる解釈性の向上

この研究は、Noisy-OR因果ベイジアンネットを用いて、大規模言語モデル (LLM) の推論過程を解釈する新しい方法を探求しています。 このアプローチは、LLMの出力の因果関係を分析することにより、LLMの理解と信頼性を向上させる可能性を提供します。

• •LLMの推論の解釈性を高めるために、因果ベイジアンネットを適用する。
• •LLM内の因果関係を表すために、Noisy-ORモデルを利用する。
• •詳細な分析を通じて、LLMの出力に対する信頼と理解を向上させることを目指す。