机械可解释性与LLM对齐

1. 研究背景

1.1 机械可解释性的目标

机械可解释性旨在理解神经网络的内部机制¹：

• 电路分析：识别执行特定行为的电路
• 特征提取：发现模型检测的概念
• 因果干预：验证理解因果关系

1.2 与对齐的联系

可解释性目标	对齐应用
理解安全电路	针对性干预
特征解耦	价值表示
因果分析	行为预测

2. 关键进展

2.1 电路发现

class CircuitDiscovery:
    """
    电路发现
    """
    def discover(self, model, behavior):
        # 激活分析
        activations = self.get_activations(model, behavior)
        
        # 因果追踪
        circuits = self.causal_tracing(activations)
        
        return circuits

3. 对齐应用

3.1 干预方法

class InterpretabilityIntervention:
    """
    可解释性干预
    """
    def intervene(self, model, feature, direction):
        # 激活修补
        model.activations[layer] += direction * feature
        
        # 验证效果
        return model.generate()

4. 总结

主要贡献

1. 理解内部机制
2. 针对性安全干预
3. 可靠的解释生成

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参考文献

Footnotes

1. Mechanistic Interpretability for Alignment, arXiv:2602.11180 ↩