Transformer Debugger (TDB)
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Transformer Debugger (TDB)

Transformer Debugger是由OpenAI的Superalignment团队开发的用于调查小型语言模型特定行为的工具

Transformer Debugger结合了自动化可解释性和稀疏自编码器技术,支持在编写代码之前进行快速探索,并能够在前向传递中进行干预,以观察其如何影响特定行为。它通过识别对行为有贡献的特定组件(神经元、注意力头、自编码器潜在表示),展示自动生成的解释来说明这些组件为何强烈激活,并追踪组件间的连接以帮助发现电路。

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    • Transformer Debugger (TDB)简介概述

      Transformer Debugger结合了自动化可解释性和稀疏自编码器技术,支持在编写代码之前进行快速探索,并能够在前向传递中进行干预,以观察其如何影响特定行为。它通过识别对行为有贡献的特定组件(神经元、注意力头、自编码器潜在表示),展示自动生成的解释来说明这些组件为何强烈激活,并追踪组件间的连接以帮助发现电路。

      需求人群:

      "适用于研究人员和开发者,用于调查和理解语言模型的行为,以及进行模型调试和优化。"

      使用场景示例:

      使用TDB调查为什么模型对某个提示输出特定的词汇

      探索注意力头为何关注特定词汇

      通过TDB理解模型中神经元的激活模式

      产品特色:

      自动化解释小型语言模型的行为

      干预前向传递以观察模型行为的变化

      识别并解释模型中特定组件的激活原因

      追踪组件间的连接以发现模型中的电路

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