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本文介绍了MemExplainer,一种通过拓扑归因树和记忆回溯树来归因贡献,并使用层相关性传播(LRP)提供忠实解释时间图网络(TGN)预测的方法。
研究者采用基于LRP的对比归因方法,分析大模型在现实基准中失败的原因,发现该方法在某些场景下能提供有用信号,但并非始终可靠。