大模子使命机制的黑盒，终于被 Claude 团队揭开了高明面纱！
团队创造了一种解读大模子念念考表情的新器用，就像给大模子作念了个"脑部核磁"。
他们还发现，Claude 在某些任务上具备长期主张本事，致使还会为了谄谀东说念主类而编造推理历程。
具体来说，研究东说念主员提议了一种名为"电路跟踪"的步调。
它利用跨层编码器（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，构建归因图来神情模子在特定指示下生成输出的狡计体式，从而不雅察模子的念念考历程。
Claude 团队将这项研究的步融合发现辩认写成了论文，共计篇幅跳跃了 8 万字。
探究大模子内在推理历程
利用电路跟踪步调，团队对 Claude 3.5 Haiku 在长逻辑推理、多言语、始终主张等任务场景的使命历程进行了不雅察，发现了其中好多本性：
Claude 就怕会在不同言语之间分享的主张空间中念念考，这标明它有一种通用的"念念维言语"；
Claude 会提前线针好要生成的内容，如在诗歌规模，它会提前接头可能的押韵词，解说了模子可能会在更长期的边界内念念考；
Claude 就怕会给出一个看似合理的论点，旨在快活用户的不雅点，而不是顺从逻辑体式，致使为谄谀东说念主类谜底反向寻找推理历程；
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。
多言语推理
在多言语场景中，作家研究了模子对 " the opposite of ‘ small ’" 的不同言语版块（英语、法语、汉文）的处理，发现模子处理这些指示的电路相似，包含分享的多言语组件和特定言语组件。
模子能识别出是在磋议 " small " 的反义词，通过言语独处的暗示触发反义词特征，同期利用言语特定的引号特征等确定输出言语。
干豫执行标明，交换操作（反义词换为同义词）、被操作单词（" small " 换为 " hot "）和言语特征，模子能相应地输出适宜的恶果，解说了电路中各部分的独处性和言语无关性。
诗歌创作和长主张本事
在创作 " His hunger was like a starving rabbit " 这么的押韵诗时，模子展现出主张本事。
在第二行驱动前的换行符位置，模子激活了与 " rabbit " 有计划的主张特征，这些特征受前一溜 " it " 的影响，激活了押韵特征和候选完成词特征，从而影响临了一个词的取舍。
此外，主张特征不仅影响临了一个词，还影响中间词 " like " 的生成，何况会字据主张词改动句子结构。
通过多种干豫执行，如阻碍主张特征或注入不同的主张词，阐述了主张特征对最终词概率、中间词和句子结构的影响。
多体式推理
针对 " Fact: the capital of the state containing Dallas is " 的指示，模子见效回应 " Austin "。
经研究发现，模子里面存在多步推理机制，通过分析归因图，识别出代表不同主张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，造成从 " 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。
阻碍执行标明，阻碍有计划特征会影响下贱特征的激活和模子输出；
特征替换执行发现，改动模子对 " Texas " 的表征，模子会输出其他地区的首府，考据了多步推理机制的存在。
数学狡计
在"数学狡计"当中，作家发现 Claude 采选了多条并诳骗命的狡计旅途。
一条旅途狡计谜底的粗陋雷同值，另一条旅途则专注于精准确定总数的临了一位数字。
这些旅途互相作用并互陆续结，以得出最终谜底。
有真义的是，Claude 似乎莫得强硬到它在测验技巧学到的复杂的"默算"政策。
要是问它是如何得出 36+59 等于 95 的，它会神情波及进位 1 的尺度算法。
这可能反应了这么一个事实——模子在解释数知识题时会师法东说念主类的表情，但在我方作念狡计的期间"头脑中"使用的却是我方的一套步调。
此外，Claude 团队还用相同的步调针对模子准确性、幻觉、逃狱等问题进行了研究，对于这部安分容以及前边执行的更多确定，可阅读原始论文。
底下就来望望 Claude 团队这种"电路跟踪"的步调，究竟是若何一趟事。
构建替代模子，赢得归因图
Claude 团队用的电路跟踪步调，中枢即是通过构建可解释的替代模子来揭示言语模子的狡计图。
研究东说念主员联想了 CLT，它由和原模子层数一样的神经元（也即是 "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。
测验 CLT 时，通过退换参数最小化重建舛错和稀少性刑事包袱，让它能尽量师法原模子 MLP 的输出。
然后，团队把测验好的 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 输入阶段狡计 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。
为了让替代模子更迫临原模子，研究东说念主员针对特定的输入指示，构建了局部替代模子。
这个模子不仅用 CLT 替换 MLP 层，还固定原模子在该指示下的珍见地状况和归一化分母，并对 CLT 输出进行舛错退换，使得局部替代模子的激活和输出与原模子澈底一致。
当有了可靠的局部替代模子后，就参预生成并分析归因图要道。
对于给定的输入指示，研究东说念主员构建归因图来展示模子生成输出的狡计体式。
归因图包含输出节点、中间节点、输入节点和舛错节点，图中的边暗示这些节点间的线性影响有计划。
狡计边的权重时，会用到反向雅可比矩阵。由于齐全的归因图越过复杂，研究东说念主员采选剪枝算法，去掉那些对输出恶果影响较小的节点和边，从而得到简化且更易贯穿的归因图。
为了贯穿归因图，研究东说念主员成立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，并把功能有计划的特征归为超节点。
为了考据归因图的准确性，他们进行特征扰动执行，即改动某些特征的激活值，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恶果影响最大的重要层。
除了研究特定指示下的特征交互（归因图分析），研究东说念主员还和顺特征在不同荆棘文下的交互，这就波及到全局权重。
其中，臆造权重是一种全局权重，但存在干扰问题，即一些莫得实质因果有计划的诱导会干扰对模子机制的贯穿。
为贬责这个问题，研究东说念主员通过落拓特征边界或引入特征共激活统计信息（如狡计 TWERA），减少干扰，从而更明晰地揭示特征间的信得过有计划。
研究东说念主员对 CLT 特征的可解释性以及归因图对模子手脚的解释进度进行了评估。
恶果发现，CLT 特征在一定进度上或者反应模子里面的一些语义和句法信息，归因图也或者较好地展示模子在生成输出时的重要体式和特征之间的依赖有计划。
但二者也皆存在一些局限性，举例对于一些复杂的语义有计划，CLT 特征的解释本事有限；对于一些幽微的模子手脚变化，归因图的解释不够精准。
但话说转头，这种步调如故给东说念主们带来了真义的发现，有东说念主还把 Claude 算数学题的历程作念出了神采包。
它认为我方是一步到位，实质上内心也曾兜兜转转了好几圈。
亦然有些东说念主类作念使命申诉那味了。
官方简报：
https://www.anthropic.com/research/tracing-thoughts-language-model
步调论文：
https://transformer-circuits.pub/2025/attribution-graphs/methods.html
不雅察执行论文：
https://transformer-circuits.pub/2025/attribution-graphs/biology.html
— 完 —
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