解读大型语言模型的内部机制，往往需要系统的学习和实操训练。特拉维夫大学开设了一门名为“Interpretability of Large Language Models”的研究生课程，专注于LLM的可解释性研究。

课程采用主动学习模式，结合每周论文阅读、小组讨论、角色扮演和动手编程练习，帮助学生深入理解模型内部的表示和机制。前提是学生需具备自然语言处理和机器学习的基础。

GitHub仓库中包含了完整的课程安排、阅读资料以及代码练习，适合对大型语言模型的可解释性感兴趣的研究者和开发者参考使用。

课程亮点：

- 系统阅读解读LLM的关键论文，涵盖探针技术、注意力机制、神经元分析等前沿主题；
- 结合代码挑战，动手理解模型隐藏层的结构和功能；
- 关注模型中的因果关系和机制发现，促进理论与实践结合；
- 课程资料开源，便于自学和教学使用。

仓库地址：github.com/mega002/llm-interp-tau

适合有一定机器学习与NLP背景的研究生及科研人员，为深入探索大型语言模型的“黑箱”提供了宝贵资源。