Semantic Regexes: Auto-Interpreting LLM Features with a Structured Language
Семантические регулярные выражения: автоматическая интерпретация признаков LLM с помощью структурированного языка В этой статье представлены семантические регулярные выражения — структурированный язык для описания признаков больших языковых моделей (LLM), решающий проблему расплывчатости и непоследовательности описаний на естественном языке. Семантические регулярные выражения сочетают лингвистические и семантические примитивы с модификаторами для контекста, композиции и квантификации, предлагая точные и выразительные описания признаков. Авторы показывают, что семантические регулярные выражения достигают точности, сопоставимой с естественным языком, обеспечивая при этом более краткие и последовательные представления. Структурированная природа семантических регулярных выражений позволяет проводить новые анализы, такие как количественная оценка сложности признаков по слоям. Пользовательские исследования показывают, что описания с помощью семантических регулярных выражений облегчают создание точных ментальных моделей активаций признаков LLM. Этот подход улучшает автоматическую интерпретацию, предлагая структурированный и менее двусмысленный способ понимания функций признаков LLM. Семантические регулярные выражения предназначены для захвата разнообразных моделей активации признаков LLM с использованием сопоставлений токенов, синтаксических вариантов и семантических связей. Исследование направлено на улучшение понимания внутреннего функционирования LLM. В конечном итоге это может улучшить прозрачность и соответствие требованиям человека. #LLM #интерпретируемость #семантическиерегулярныевыражения #структурированныйязык #ИИ #разработкапризнаков #NLP #автоматизация #apple документ - https://arxiv.org/abs/2510.06378 подписаться - https://t.me/arxivpaperu отправить донаты: USDT: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 BTC: bc1q8972egrt38f5ye5klv3yye0996k2jjsz2zthpr ETH: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 SOL: DXnz1nd6oVm7evDJk25Z2wFSstEH8mcA1dzWDCVjUj9e создано с помощью NotebookLM
Семантические регулярные выражения: автоматическая интерпретация признаков LLM с помощью структурированного языка В этой статье представлены семантические регулярные выражения — структурированный язык для описания признаков больших языковых моделей (LLM), решающий проблему расплывчатости и непоследовательности описаний на естественном языке. Семантические регулярные выражения сочетают лингвистические и семантические примитивы с модификаторами для контекста, композиции и квантификации, предлагая точные и выразительные описания признаков. Авторы показывают, что семантические регулярные выражения достигают точности, сопоставимой с естественным языком, обеспечивая при этом более краткие и последовательные представления. Структурированная природа семантических регулярных выражений позволяет проводить новые анализы, такие как количественная оценка сложности признаков по слоям. Пользовательские исследования показывают, что описания с помощью семантических регулярных выражений облегчают создание точных ментальных моделей активаций признаков LLM. Этот подход улучшает автоматическую интерпретацию, предлагая структурированный и менее двусмысленный способ понимания функций признаков LLM. Семантические регулярные выражения предназначены для захвата разнообразных моделей активации признаков LLM с использованием сопоставлений токенов, синтаксических вариантов и семантических связей. Исследование направлено на улучшение понимания внутреннего функционирования LLM. В конечном итоге это может улучшить прозрачность и соответствие требованиям человека. #LLM #интерпретируемость #семантическиерегулярныевыражения #структурированныйязык #ИИ #разработкапризнаков #NLP #автоматизация #apple документ - https://arxiv.org/abs/2510.06378 подписаться - https://t.me/arxivpaperu отправить донаты: USDT: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 BTC: bc1q8972egrt38f5ye5klv3yye0996k2jjsz2zthpr ETH: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 SOL: DXnz1nd6oVm7evDJk25Z2wFSstEH8mcA1dzWDCVjUj9e создано с помощью NotebookLM