自然言語オートエンコーダがLLMの活性化を説明する
本稿では、大規模言語モデル（LLM）の内部活性化を解釈可能な形で説明するために、自然言語オートエンコーダ（NLA）を提案する。NLAは、LLMの中間表現を自然言語の説明に変換することで、モデルの意思決定プロセスを人間が理解できる形で可視化する。これにより、従来のプローブベース手法と比較して、より直感的で解釈性の高い分析が可能となる。
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