Unveiling LLM Mechanisms Through Neural ODEs and Control Theory

本研究提出了一种新方法，利用神经常微分方程（Neural ODEs）揭示大型语言模型（LLMs）中输入和输出之间错综复杂的关系，并采用鲁棒控制来微调输出以满足预定义的标准。我们方法的核心是将LLM的输入和输出转化为低维潜在空间，从而便于详细研究LLM内部的信息处理路径。神经ODE在这项研究中发挥了关键作用，提供了一个动态模型，捕捉LLM内数据的连续演化。此外，鲁棒控制机制被应用于策略性地调整模型的输出，确保它们不仅保持高质量和可靠性，而且符合特定的性能标准。神经ODE和鲁棒控制的融合代表了LLM可解释性的重大进展，提供了一个全面的框架，阐明了这些复杂模型以前不透明的机制。我们的实证结果验证了这种综合方法的有效性，将先进的机器学习技术与AI输出的透明度和控制的关键需求相结合，为可解释AI领域做出了重要贡献。

本论文旨在通过神经常微分方程（Neural ODEs）的应用，揭示大型语言模型（LLMs）中输入和输出之间的复杂关系，并利用鲁棒控制机制对输出进行微调，以满足预设标准。

本文通过将LLMs的输入和输出转化为低维潜在空间，利用神经ODE提供的动态模型对LLMs中数据的连续演化进行详细研究。同时，通过鲁棒控制机制对模型的输出进行调整，确保其不仅具有高质量和可靠性，还符合特定的性能标准。

本文的亮点在于将神经ODE和鲁棒控制相结合，提供了一个全面的框架，揭示了这些复杂模型的机制。实验结果验证了这种集成方法的有效性，为可解释AI领域做出了重要贡献。

最近的相关研究包括使用自注意力机制的语言模型和BERT等预训练模型。