【2026】 LLM 大模型系统学习指南 (64)

Understanding what AI is thinking—— 探索 AI 决策的理解与验证实践

本次作业围绕 **“理解 AI 在思考什么”展开，聚焦大语言模型等 AI 系统的可解释性落地实践，将此前所学的 LLM 可解释性理论、Transformer 架构逻辑、LLM 自解释方法转化为可操作的分析任务，核心目标是让学习者通过实际操作，掌握分析 AI 决策逻辑、验证 AI 输出合理性、定位 AI 生成问题 ** 的基本方法，从 “理论理解” 走向 “实践应用”。

作业的设计既贴合大模型入门学习者的能力水平，又兼顾实践的针对性和实用性，所有任务均围绕 AI 可解释性的核心维度展开，完成作业的过程，也是对前期大模型核心知识的综合复盘和深度应用，同时能培养学习者理性看待 AI 输出、科学分析 AI 行为的核心思维。

一、作业核心目标与设计思路

1. 三大核心目标

2. 整体设计思路

本次作业采用 **“理论复现 + 实操分析 + 问题探究”** 的三层设计逻辑，层层递进，难度由浅入深，适配入门学习者的学习节奏：

• 基础层：理论复现，通过简单任务复现 LLM 可解释性的核心方法，巩固理论知识；
• 进阶层：实操分析，针对具体的 LLM 生成案例，完成决策逻辑的拆解和分析，锻炼实操能力；
• 探究层：问题探究，针对 LLM 的幻觉、错误生成等问题，定位根源并提出优化方案，培养问题解决能力。

同时，作业不要求复杂的代码开发和数学推导，重点关注分析思路和逻辑表达，让学习者聚焦于 “如何理解 AI 的思考”，而非繁琐的技术实现，降低实践门槛。

二、作业核心任务拆解

本次作业的所有任务均围绕LLM（基于 Transformer Decoder-only 架构）展开，分为基础任务、实操任务、探究任务三个部分，各任务之间相互关联，前一任务是后一任务的基础，完成所有任务即可形成一套完整的 AI 决策分析流程。

任务一：基础任务 —— 复现 LLM 可解释性的核心方法（理论落地）

本任务为基础复现类任务，核心是让学习者通过自然语言描述 + 简单案例设计，复现此前所学的 LLM 可解释性基础方法和 LLM 自解释方法，检验对理论方法的理解程度，为后续实操分析打下基础。

1. 核心要求

2. 考核重点

• 对可解释性方法核心逻辑的理解是否准确，无概念混淆；
• 案例设计是否贴合方法的适用场景，方法的应用步骤是否清晰；
• 自解释指令的设计是否符合核心原则，能引导 LLM 输出高质量的解释内容。

3. 实操提示

• 无需实际编写代码实现注意力可视化，只需用自然语言描述操作流程和预期结果（如 “通过 HuggingFace 库提取 LLM 处理案例时的注意力权重，用热力图可视化，观察 LLM 对核心关键词的注意力分配情况”）；
• 指令设计需明确解释对象、目标受众、解释深度，例如面向高一编程零基础学生的自注意力机制解释指令，需弱化技术术语，强化场景类比。

任务二：实操任务 ——LLM 生成案例的决策逻辑分析（核心实操）

本任务为本次作业的核心实操任务，要求学习者针对具体的 LLM 生成案例，运用可解释性方法完成 AI 决策逻辑的拆解和分析，是理论方法的直接落地，重点锻炼学习者的实际分析能力。

1. 核心要求

2. 考核重点

• 能否正确运用思维链提示、输入消融分析方法，设计合理的分析步骤；
• 消融实验的设计是否具有针对性，能有效分析核心输入特征的作用；
• 能否基于分析结果，准确总结 LLM 的决策逻辑，做到逻辑清晰、论据充分。

3. 实操提示

• 思维链提示的指令需明确要求 LLM**“分步拆解推理过程”**，例如 “请分步说明你为高一零基础学生讲解 Python for 循环时，选择‘课间操报数’作为类比的推理过程，每一步说明你的核心思考点”；
• 消融实验的设计需遵循 **“单一变量原则”**，每次仅删除一个核心输入特征，保证实验结果的可分析性；
• 总结决策逻辑时，需紧扣 **“特征关注 – 特征关联 – 结果生成”** 的核心维度，贴合 LLM 的概率性序列预测本质。

任务三：探究任务 ——LLM 错误生成的问题定位与优化（能力提升）

本任务为探究类任务，要求学习者针对LLM 的错误生成 / 幻觉生成案例，运用可解释性方法定位问题根源，并提出针对性的优化方案，重点锻炼学习者的问题定位能力和解决方案设计能力，也是对 AI 可解释性价值的深度理解。

1. 核心要求

2. 考核重点

• 能否通过 LLM 自解释，准确定位错误生成的直接原因；
• 能否结合理论知识，深入分析错误生成的底层原因，做到理论与实际结合；
• 优化方案的设计是否具有针对性，贴合问题根源，且具备可操作性，而非泛泛而谈。

3. 实操提示

• 定位直接原因时，需让 LLM 明确说明 **“推理过程中哪个环节出现了偏差”**，例如是否混淆了 “while 循环的终止条件” 和 “无限循环的设置”；
• 分析底层原因时，可从输入特征关注、知识特征建模、注意力分配三个角度展开，例如 “LLM 对‘while 循环’的知识特征建模存在偏差，未将‘终止条件’作为核心特征关联”；
• 优化方案的设计需贴合入门场景，例如指令设计角度可提出 “在指令中明确要求 LLM‘重点讲解两种循环的终止条件设置’”，模型微调角度可提出 “补充针对零基础学生的 Python 循环知识点标注数据”。

任务四：总结任务 ——AI 决策理解的核心思路与心得体会（综合复盘）

本任务为综合总结任务，要求学习者结合本次作业的所有任务完成过程，梳理理解 AI 决策的核心思路，并撰写心得体会，实现对本次作业及前期大模型知识的综合复盘和深度思考。

1. 核心要求

2. 考核重点

• 通用分析思路的梳理是否逻辑清晰、步骤明确，具有可复制性；
• 对 AI “思考” 的理解是否贴合理论本质，能准确区分 AI 决策与人类思考；
• 心得体会是否真实、具体，能体现出实践后的深度思考。

三、作业实操工具与环境建议

本次作业以 **“分析思路和逻辑表达”为核心，不要求复杂的代码开发和专业的算力环境，入门学习者可通过通用大语言模型平台 + 简单的文本分析工具 ** 完成所有任务，降低实操门槛，具体工具与环境建议如下：

1. LLM 交互工具

可选择任意通用大语言模型平台，只需支持自定义指令输入、多轮交互即可，例如：

• 轻量模型：Phi-2、Llama 2（7B），可通过本地部署或在线平台调用，适合快速完成指令交互和生成；
• 通用平台：主流大语言模型在线平台，操作便捷，无需本地部署，适合零基础学习者。

2. 辅助分析工具

• 文本编辑工具：记事本、Word、马克飞象等，用于记录 LLM 生成结果、消融实验数据、分析结论；
• 表格工具：Excel、WPS 表格、在线表格，用于整理消融实验的输入特征、生成结果、影响分析，让数据更清晰；
• 思维导图工具：XMind、MindMaster、在线思维导图，用于梳理 AI 决策分析的核心思路，让逻辑更直观。

3. 实操环境要求

• 无需高端算力和专业编程环境，普通电脑 / 平板 / 手机均可完成；
• 无需掌握复杂的 Python 代码和机器学习框架，仅需具备基础的电脑操作能力即可。

四、作业评价标准

本次作业采用 **“维度化评分”方式，从知识应用、实操能力、逻辑表达、问题探究 ** 四个核心维度进行评价，各维度占比均等，注重过程而非结果，鼓励学习者大胆实践、理性分析，具体评价标准如下：

1. 知识应用（25%）

• 优秀：能准确、灵活地运用 LLM 可解释性、Transformer 架构、LLM 自解释等理论知识，无概念混淆，知识与实践结合紧密；
• 良好：能运用核心理论知识，少量概念存在模糊，但不影响整体分析；
• 合格：能运用基础理论知识，部分概念混淆，分析过程存在少量理论偏差；
• 不合格：无法运用理论知识，分析过程与前期所学理论脱节。

2. 实操能力（25%）

• 优秀：能正确设计可解释性方法的实操步骤，消融实验、思维链提示等设计具有针对性，实验结果可分析性强；
• 良好：能设计基本的实操步骤，实验设计具有一定针对性，无明显逻辑错误；
• 合格：能完成基本的实操步骤，实验设计存在少量不合理，但能得到基本的分析结果；
• 不合格：无法设计合理的实操步骤，实验设计逻辑混乱，无有效分析结果。

3. 逻辑表达（25%）

• 优秀：分析结论、决策逻辑、问题根源的表达逻辑清晰、层次分明，论据充分，语言简洁准确；
• 良好：表达逻辑清晰，层次基本分明，论据较为充分，语言无明显错误；
• 合格：表达基本通顺，逻辑存在少量混乱，论据不够充分，但能表达核心观点；
• 不合格：表达混乱，逻辑不清，无法准确表达核心观点。

4. 问题探究（25%）

• 优秀：能准确定位 LLM 错误生成的直接原因和底层原因，优化方案具体、可操作，贴合问题根源；
• 良好：能定位错误生成的直接原因，底层原因分析较为合理，优化方案具有一定的针对性；
• 合格：能基本定位错误生成的直接原因，底层原因分析存在少量偏差，优化方案较为笼统，但具有一定的参考价值；
• 不合格：无法定位错误生成的原因，优化方案无针对性，与问题脱节。

五、作业拓展与延伸思考

完成本次基础作业后，学习者可结合自身的能力水平，进行拓展实践和延伸思考，进一步深化对 “理解 AI 在思考什么” 的认知，同时提升大模型可解释性的实践能力，拓展方向如下：

1. 实操拓展

2. 延伸思考

六、作业核心意义

本次作业并非简单的知识考核，而是一次大模型可解释性的落地实践训练，其核心意义体现在三个方面：

理解 “AI 在思考什么”，不仅是大模型研究者的核心课题，也是每一个 AI 使用者、应用者的必备能力。本次作业的实践过程，就是学习者迈出 “理解 AI、驾驭 AI” 的关键一步。