训练大型语言模型会得到一个强大的工具，但其内部运作方式往往不透明。仅仅在评估指标上表现良好，并不能完全说明模型是如何得出其结果的，也无法保证它在各种情况下的可靠性。本章侧重于介绍一些方法，用于观察“黑箱”内部，并分析这些复杂系统所学到的行为。

您将了解一些技术，用于解释模型决策并发现潜在的不足。具体来说，本章将包含以下内容：

• 可视化注意力图，以理解模型如何权衡输入词元 (token)。
• 使用探针任务，评估模型隐藏状态中捕获的语言信息。
• 分析单个神经元或层的激活模式。
• 识别和理解常见故障模式的策略。

理解这些分析技术有助于调试模型，建立对其输出的信任，并指导后续的改进或对齐 (alignment)工作。