大模子职责机制的黑盒开yun体育网，终于被 Claude 团队揭开了奥密面纱！

团队创造了一种解读大模子想考样子的新器用，就像给大模子作念了个"脑部核磁"。

他们还发现，Claude 在某些任务上具备永恒盘算推算才调，甚而还会为了投合东谈主类而编造推理经过。

具体来说，商量东谈主员提倡了一种名为"电路跟踪"的措施。

它欺诈跨层编码器（CLT）替代原模子中的多层感知机（MLP），搭建出和原模子相似的替代模子。

在此基础上，构建归因图来描绘模子在特定辅导下生成输出的计较智力，从而不雅察模子的想考经过。

Claude 团队将这项商量的措施和发现分手写成了论文，合计篇幅朝上了 8 万字。

探究大模子内在推理经过

欺诈电路跟踪措施，团队对 Claude 3.5 Haiku 在长逻辑推理、多话语、长久盘算推算等任务场景的职责经过进行了不雅察，发现了其中好多特质：

Claude 偶然会在不同话语之间分享的主见空间中想考，这标明它有一种通用的"想维话语"；

Claude 会提前线针好要生成的内容，如在诗歌界限，它会提前洽商可能的押韵词，诠释了模子可能会在更永恒的范围内想考；

Claude 偶然会给出一个看似合理的论点，旨在喜悦用户的不雅点，而不是撤职逻辑智力，甚而为投合东谈主类谜底反向寻找推理经过；

Claude 并莫得配备数学算法，但不错在"头脑中"正确地进行加法运算。

多话语推理

在多话语场景中，作家商量了模子对 " the opposite of ‘ small ’" 的不同话语版块（英语、法语、汉文）的处理，发现模子处理这些辅导的电路相似，包含分享的多话语组件和特定话语组件。

模子能识别出是在商讨 " small " 的反义词，通过话语寂寥的默示触发反义词特征，同期欺诈话语特定的引号特征等确定输出话语。

打扰施行标明，交换操作（反义词换为同义词）、被操作单词（" small " 换为 " hot "）和话语特征，模子能相应地输出适应的成果，诠释了电路中各部分的寂寥性和话语无关性。

诗歌创作和长盘算推算才调

在创作 " His hunger was like a starving rabbit " 这么的押韵诗时，模子展现出盘算推算才调。

在第二行初始前的换行符位置，模子激活了与 " rabbit " 干系的盘算推算特征，这些特征受前一滑 " it " 的影响，激活了押韵特征和候选完成词特征，从而影响终末一个词的采用。

此外，盘算推算特征不仅影响终末一个词，还影响中间词 " like " 的生成，况兼会凭据盘算推算词更正句子结构。

通过多种打扰施行，如防止盘算推算特征或注入不同的盘算推算词，阐明了盘算推算特征对最终词概率、中间词和句子结构的影响。

多智力推理

针对 " Fact: the capital of the state containing Dallas is " 的辅导，模子告捷恢复 " Austin "。

经商量发现，模子里面存在多步推理机制，通过分析归因图，识别出代表不同主见的特征并分组为超节点，如 " Texas "" capital "" say a capital "" say Austin " 等。

这些特征互相作用，酿成从 " Dallas " 到 " Texas " 再到 " Austin " 的推理旅途，同期也存在从 " Dallas " 径直到 " say Austin " 的 " shortcut " 边。

防止施行标明，防止干系特征会影响卑鄙特征的激活和模子输出；

特征替换施行发现，更正模子对 " Texas " 的表征，模子会输出其他地区的首府，考证了多步推理机制的存在。

数学计较

在"数学计较"当中，作家发现 Claude 选择了多条并行职责的计较旅途。

一条旅途计较谜底的稚子访佛值，另一条旅途则专注于精准确定总额的终末一位数字。

这些旅途互相作用并互承接合，以得出最终谜底。

挑升义的是，Claude 似乎没挑升志到它在教育技能学到的复杂的"默算"战术。

淌若问它是若何得出 36+59 等于 95 的，它会描绘波及进位 1 的圭臬算法。

这可能反应了这么一个事实——模子在解释数知识题时会效法东谈主类的样子，但在我方作念计较的时间"头脑中"使用的却是我方的一套措施。

此外，Claude 团队还用相同的措施针对模子准确性、幻觉、逃狱等问题进行了商量，对于这部天职容以及前边施行的更多笃定，可阅读原始论文。

底下就来望望 Claude 团队这种"电路跟踪"的措施，究竟是若何一趟事。

构建替代模子，得到归因图

Claude 团队用的电路跟踪措施，中枢便是通过构建可解释的替代模子来揭示话语模子的计较图。

商量东谈主员想象了 CLT，它由和原模子层数一样的神经元（也便是 "特征"）组成。

这些特征从原模子残差流获取输入，通过线性编码器和非线性函数处理后，能为后续多层的 MLP 输出提供信息。

教育 CLT 时，通过颐养参数最小化重建毛病和疏淡性刑事背负，让它能尽量效法原模子 MLP 的输出。

然后，团队把教育好的 CLT 特征镶嵌原模子，替换 MLP 神经元，构建出替代模子。

在运行替代模子时，会在 MLP 输入阶段计较 CLT 特征的激活值，在输出阶段用 CLT 特征的输出替代原 MLP 的输出。

为了让替代模子更逼近原模子，商量东谈主员针对特定的输入辅导，构建了局部替代模子。

这个模子不仅用 CLT 替换 MLP 层，还固定原模子在该辅导下的重观点气象和归一化分母，并对 CLT 输出进行毛病颐养，使得局部替代模子的激活和输出与原模子皆备一致。

当有了可靠的局部替代模子后，就插足生成并分析归因图要津。

对于给定的输入辅导，商量东谈主员构建归因图来展示模子生成输出的计较智力。

归因图包含输出节点、中间节点、输入节点和毛病节点，图中的边默示这些节点间的线性影响关系。

计较边的权重时，会用到反向雅可比矩阵。由于完满的归因图超越复杂，商量东谈主员选择剪枝算法，去掉那些对输出成果影响较小的节点和边，从而得到简化且更易交融的归因图。

为了交融归因图，商量东谈主员成就了交互式可视化界面。

他们通过不雅察特征在不同数据样本上的激活情况，手动为特征标注含义，并把功颖异系的特征归为超节点。

为了考证归因图的准确性，他们进行特征扰动施行，即更正某些特征的激活值，不雅察对其他特征和模子输出的影响。

此外，还能借助归因图找出对输出成果影响最大的环节层。

除了商量特定辅导下的特征交互（归因图分析），商量东谈主员还慈祥特征在不同高下文下的交互，这就波及到全局权重。

其中，捏造权重是一种全局权重，但存在干扰问题，即一些莫得本色因果关系的贯串会干扰对模子机制的交融。

为处分这个问题，商量东谈主员通过铁心特征范围或引入特征共激活统计信息（如计较 TWERA），减少干扰，从而更明晰地揭示特征间的信得过关系。

商量东谈主员对 CLT 特征的可解释性以及归因图对模子活动的解释进程进行了评估。

成果发现，CLT 特征在一定进程上简略反应模子里面的一些语义和句法信息，归因图也简略较好地展示模子在生成输出时的环节智力和特征之间的依赖关系。

但二者也都存在一些局限性，举例对于一些复杂的语义关系，CLT 特征的解释才调有限；对于一些细微的模子活动变化，归因图的解释不够精准。

但话说记挂，这种措施如故给东谈主们带来了情理情理的发现，有东谈主还把 Claude 算数学题的经过作念出了情怀包。

它觉得我方是一步到位，本色上内心一经兜兜转转了好几圈。

亦然有些东谈主类作念职责呈报那味了。

官方简报：

https://www.anthropic.com/research/tracing-thoughts-language-model

措施论文：

https://transformer-circuits.pub/2025/attribution-graphs/methods.html

不雅察施行论文：

https://transformer-circuits.pub/2025/attribution-graphs/biology.html

—  完  —

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