Patchscope是一个用于检查大型语言模型（LLM）隐藏表示的统一框架。它能解释模型行为，验证其与人类价值观的一致性。通过利用模型本身生成人类可理解的文本，我们提出利用模型本身来解释其自然语言内部表示。我们展示了Patchscopes框架如何用于回答关于LLM计算的广泛研究问题。我们发现，基于将表示投影到词汇空间和干预LLM计算的先前可解释性方法，可以被视为此框架的特殊实例。此外，Patchscope还开辟了新的可能性，例如使用更强大的模型来解释较小模型的表示，并解锁了自我纠正等新应用，如多跳推理。