从归因图到 AI 的“生物学”：探索大语言模型的内部机制「上」

主要观点总结

本文介绍了Anthropic团队使用归因图方法揭示大型语言模型（如Claude 3.5 Haiku）的内部运作机制，包括多步推理、诗歌创作、多语言回路等任务。研究发现，模型展现出多层次复杂策略运用能力，并且内部计算高度抽象，具有跨场景泛化特性。此外，模型在生成响应时可能既推理又走捷径，作诗时存在规划机制，并且虽然对英语有“天然”亲近，但拥有自己的原生语言。这项研究为大型语言模型的可解释性、安全性和可靠性研究提供了新视角。

关键观点总结

关键观点1: 大型语言模型的内部运作机制

通过归因图方法揭示模型从输入到输出的中间计算步骤，展示其多层次复杂策略运用能力，并揭示模型内部计算高度抽象且具备跨场景泛化特性。

关键观点2: 多步推理与诗歌创作中的规划

模型在推理时可能既推理又走捷径，作诗时存在明显的规划回路，表明模型在生成响应时可能同时考虑多种可能性方案。

关键观点3: 多语言回路与模型原生语言

模型虽然对英语有“天然”亲近，但存在多语言回路，表明模型有自己的原生语言，并且在处理多语言任务时能够运用语言不变回路与语言等变回路。

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