本文研究了一种用于分析基础模型的因果推理方法，通过考察干预措施对基础模型潜在属性表征及其输出的影响。为了解答现有因果推理方法的理论基础问题，本文定义了两个关键的因果推理要求：完整性（目标属性表征的转换程度）和选择性（非目标属性受到的影响程度）。我们将这两个要求之间的相互作用定义为信度（调和平均值），并提出了一个用于测量和评估信度的实证分析框架。利用该框架，我们比较和分析了各种因果推理方法（例如，线性与非线性、概念消除与反事实干预），揭示了完整性与选择性之间的权衡、更完整可靠的方法对法学硕士（LLM）绩效的影响，以及非线性干预的优越性。
