Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法以规模化识别 LLM 关键交互

Berkeley AI Research 提出 SPEX 和 ProxySPEX 算法，利用稀疏性和层级结构特性，通过少量消融实验规模化识别大语言模型（LLM）的关键特征、数据及组件交互。SPEX 在数千个特征的长上下文中保持高忠实度，优于 LIME 等边际方法；ProxySPEX 进一步将计算成本降低约 10 倍。该框架为提升模型可解释性与安全性提供了高效工具。