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这篇研究论文的工作方法主要围绕对大型语言模型（[[LLMs]]）中知识机制的分析。以下是这部分的主要内容：
# '''知识机制的分类'''：
#* 将知识机制分为知识利用和知识进化两个方面。知识利用包括[[记忆]]、[[理解]]、[[应用]]和[[创造]]；而知识进化关注个体和群体LLMs中知识的动态发展。
# '''知识利用的分析'''：
#* 从记忆、理解和应用、以及创造三个层次对LLMs中的知识利用机制进行了新的视角分析。
# '''知识进化的探讨'''：
#* 分析了个体LLMs的[[预训练]]和[[后训练]]阶段的知识积累和调整，以及群体LLMs通过[[辩论]]和[[合作]]实现的知识整合。
# '''知识分析方法'''：
#* 介绍了[[观察法]]和[[干预法]]两种主要的知识分析方法，以及它们在揭示LLMs内部机制中的应用。
# '''知识机制的应用'''：
#* 讨论了如何利用知识机制分析来构建更高效和可信的LLMs，包括模型优化策略和[[安全性研究]]。