解读LLM推理：基于噪声或因果贝叶斯网络的解释方法

这项研究探索了一种使用噪声或因果贝叶斯网络解释大型语言模型 (LLM) 推理过程的新方法。 这种方法通过剖析LLM的因果关系依赖性，为提高LLM输出的理解和可信度提供了潜力。

• •应用因果贝叶斯网络来增强LLM推理的可解释性。
• •使用噪声或模型来表示LLM内的因果关系。
• •旨在通过详细分析来提高对LLM输出的信任和理解。