揭开黑箱之谜：大语言模型的可解释性探索

近年来，随着ChatGPT、Claude等大语言模型的广泛应用，人工智能正以前所未有的速度进入千行百业。然而，这些模型在展现出强大语言理解与生成能力的同时，也因其高度复杂和缺乏透明性而被视为“黑箱”。用户常常难以理解模型为何生成某些回答，企业和研究人员也面临模型行为不可控、错误难以溯源等挑战。随着大模型在医疗、金融、法律等关键领域的逐步落地，可解释性问题变得尤为紧迫。本报告将介绍大语言模型可解释性的研究背景与现实意义，探索“揭开黑箱”的关键技术。