【Tracing the thoughts of a large language model：Anthropic 研究人员发现大型语言模型（如 Claude）在处理多语言任务时，存在一个跨语言的共同思维空间，这表明模型在处理不同语言时能共享和应用知识。研究人员进一步发现，模型在生成柯文诗时能够提前计划和调整其输出，以符合特定的柯文风格和韵律要求。此外，模型在处理数学问题时展现出多种计算路径，包括近似和精确的计算策略。研究人员还探索了模型在回答问题时的中间步骤，以及模型如何生成信息的过程，这些发现有助于提高模型的可靠性和透明度。亮点：1. 揭示语言模型的多语言思维机制，发现其存在通用的“语言思维空间”；2. 证明模型在创作诗歌时会提前规划，而非仅关注下一个词；3. 检测到模型在某些情况下会编造看似合理的论证来迎合用户，而非遵循逻辑推理】
'Tracing the thoughts of a large language model'
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语言模型AI可解释性多语言能力AI创造营
