【ETHZ博士论文】编码在深度神经网络中的学习算法的可解释性

主要观点总结

本文探讨了深度神经网络，特别是大型语言模型的可解释性问题。作者通过机械解释性（MI）的工具来理解深度神经网络的某些特性，并提供证据，证明通过迭代解释性可以实现这一目标。文章还介绍了三个关键的应用实例，包括理解Transformer的上下文学习特性，改进自回归Transformer的性能，以及提高元学习背景下的解释性和性能。

关键观点总结

关键观点1: 深度神经网络和大型语言模型的可解释性问题

尽管大规模AI系统表现出强大的性能，但它们的工作机制仍然是一个谜团。如何理解和控制这些系统，以及驱动它们的行为是一个关键问题。

关键观点2: 机械解释性（MI）在理解深度神经网络中的作用

作者使用机械解释性的工具来理解深度神经网络的特性，这些工具类似于神经科学家的工具，如分析脑细胞的连接性，测量神经元活动等。

关键观点3: 迭代解释性的重要性

作者提供了一个通过迭代解释性理解深度神经网络的可能路径的证据。这是一个设计、训练和分析AI系统的迭代过程，通过MI获得的洞察力导致更强大和更可解释的模型。

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