ICML 2026のMechanistic Interpretability Workshopでの知見を元に、LLMの解釈可能性（Interpretability）の全体像を解説する入門記事。AI/MLエンジニアを対象に、ブラックボックス化する大規模言語モデルの中身をどう紐解くか、その基礎を体系的にまとめる。
Interpretability入門 Part 1 ~「LLMはブラックボックス」はもう古い？モデルの中身を読む技術たち~
編集メモ: ブラックボックスとされたLLM内部を解読する「機械論的解釈可能性」の技術は、AIの挙動を根本から理解・制御し、信頼性の高いシステムを構築するための必須知識となる。
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