OpenAI指出，当前ChatGPT背后的语言模型结构复杂，其具体工作原理尚未被完全掌握。此次研究就是为了缩小这一认知差距。研究人员提出的核心思路是训练稀疏模型，这类模型神经元连接少，但神经元数量多，通过简化神经网络结构，使其更易理解。

当前研究仍面临诸多限制。实验使用的稀疏模型规模远小于前沿大模型，且大部分计算过程尚未完全解析。为突破效率瓶颈，研究团队提出两条技术路径：一是从现有稠密模型中提取稀疏子结构，二是开发专门的可解释性训练算法。这种将机械可解释性与模型优化相结合的方法，可能为构建更安全、更可控的AI系统开辟新方向。

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