Peter Hase 探讨 LLM 中的知识本地化和编辑 - #679

这篇文章总结了一个播客节目，该节目以研究 NLP 的博士生 Peter Hase 为特色。讨论的重点是理解大型语言模型 (LLM) 如何做出决策，重点是可解释性和知识存储。关键主题包括“可扩展的监督”、探测矩阵以获取见解、关于 LLM 知识存储的争论，以及从模型权重中删除敏感信息的关键方面。该剧集还涉及与开源基础模型相关的潜在风险，特别是关于“从易到难的泛化”。该剧集似乎面向对 LLM 的内部运作和伦理考量感兴趣的研究人员和从业者。

• •该剧集探讨了理解 LLM 如何做出决策的方法，重点是可解释性。
• •它讨论了关于 LLM 如何存储知识的争论以及删除敏感信息的重要性。
• •文章强调了与开源基础模型和“从易到难的泛化”相关的潜在风险。