Circuit Tracer - das Open-Source-Tool von Anthropic zur Visualisierung der inneren Funktionsweise eines Modells

Was ist Circuit Tracer?

Circuit Tracer. Anthropisch Ein Open-Source-Tool zur Untersuchung der internen Funktionsweise großer Sprachmodelle. Circuit Tracer basiert auf der Erzeugung von Attributionsgraphen, die die Schritte aufzeigen, die ein Modell intern durchläuft, wenn es eine bestimmte Ausgabe erzeugt. Circuit Tracer unterstützt eine Vielzahl von populären Open-Source-Modellen wie Gemma und Llama und bietet eine interaktive visuelle Schnittstelle, die auf Neuronpedia basiert und es dem Benutzer ermöglicht, das Verhalten des Modells auf einfache Weise zu erforschen und zu analysieren.Circuit Tracer unterstützt Circuit Tracer unterstützt Modelleingriffe, die es dem Benutzer ermöglichen, Merkmalswerte zu ändern, um Änderungen in den Modellergebnissen zu beobachten und das Modellverhalten und die Annahmen zu überprüfen.

Hauptfunktionen von Circuit Tracer

• Attributionskarten generierenZeigt die internen Entscheidungspfade des Modells bei der Erzeugung einer bestimmten Ausgabe, wobei der direkte Einfluss der Beziehung zwischen den Merkmalen und den Knotenpunkten deutlich wird.
• Visualisierung und InteraktionBasierend auf der interaktiven Schnittstelle von Neuronpedia können Sie Attributionskarten intuitiv anzeigen und bearbeiten, um sie leichter zu verstehen und weiterzugeben.
• ModellierungsinterventionÄndern Sie die Eigenwerte in der Attributionskarte und beobachten Sie die Veränderungen in der Modellausgabe, um das Modellverhalten und die Annahmen zu überprüfen.
• Unterstützung für mehrere ModelleKompatibel mit einer Vielzahl von Open-Source-Modellen wie Gemma und Llama, um vergleichende Studien zu erleichtern.
• Bereinigung und Optimierung von GraphenAutomatisches Entfernen von weniger einflussreichen Knoten und Kanten zur Vereinfachung des Zuordnungsgraphen und Verbesserung der Lesbarkeit.

Die offizielle Website-Adresse von Circuit Tracer

• Projekt-Website::https://www.anthropic.com/research/open-source-circuit-tracing
• GitHub-Repository::https://github.com/safety-research/circuit-tracer

So verwenden Sie Circuit Tracer

• Python-Skripte oder Jupyter-Notebooks verwenden die::
  • Klonen eines GitHub-Repositorys::

git clone https://github.com/safety-research/circuit-tracer.git

• • Installation von Abhängigkeiten::

cd circuit-tracer
pip install .

• • Führen Sie das Tutorial-Notizbuch demos/circuit_tracing_tutorial.ipynb aus oder erstellen Sie Ihr eigenes Skript.
• Verwendung der Befehlszeilenschnittstelle (CLI)::
  • Nachdem Sie die Abhängigkeiten installiert haben, führen Sie den CLI-Befehl::

circuit-tracer attribute --prompt "Your prompt here" --transcoder_set gemma --slug demo --graph_file_dir ./graph_files --server

• • Rufen Sie den lokalen Server auf (z. B. localhost:8041), um das Attributionsdiagramm anzuzeigen.

Die wichtigsten Stärken von Circuit Tracer

• Verbesserung der Interpretierbarkeit von ModellenVisualisierung des Modell-Entscheidungsprozesses anhand von Attributionsdiagrammen zum besseren Verständnis der Modelllogik.
• Unterstützung bei der Modellierung von InterventionenModifizieren Sie die Eigenwerte, um Veränderungen in der Modellausgabe zu beobachten und das Modellverhalten zu validieren.
• Kompatibel mit mehreren ModellenUnterstützung von Gemma, Llama und anderen Open-Source-Modellen, einfach zu vergleichen und zu recherchieren.
• einfach zu benutzenWeb-Interface, Python-Skripte, Jupyter-Notebooks und Kommandozeile.
• Open Source und Unterstützung durch die GemeinschaftOffener Quellcode für einfache Änderungen und Erweiterungen zur Förderung des gemeinschaftlichen Austauschs.
• Bereinigung und Optimierung von GraphenAutomatische Vereinfachung der Attributionsdiagramme zur Verbesserung der Lesbarkeit.

Für wen ist Circuit Tracer geeignet?

• KI-ForscherForscher, die ein tieferes Verständnis für das Innenleben des Modells benötigen, z. B. Wissenschaftler, die an komplexen Verhaltensweisen wie mehrsprachigen Modellen und mehrstufigem Denken arbeiten.
• Ingenieur für maschinelles LernenIngenieure, die an der Modellentwicklung und -optimierung, der Fehlersuche und der Verbesserung der Modellleistung auf der Grundlage des Circuit Tracer arbeiten.
• DatenwissenschaftlerDatenwissenschaftler, die den Entscheidungsfindungsprozess eines Modells erklären müssen, insbesondere in Bereichen wie dem Finanz- und Gesundheitswesen, die ein hohes Maß an Modellinterpretation erfordern.
• Akademische ForscherWissenschaftler, die an Universitäten oder Forschungsinstituten KI-bezogene Forschung betreiben, Experimente durchführen und Forschungsergebnisse veröffentlichen.
• TechnikbegeisterterEntwickler oder Technikbegeisterte, die sich für die internen Mechanismen von KI-Modellen interessieren und Werkzeuge suchen, um das Verhalten von Modellen zu erforschen und zu lernen.