Circuit Tracer - инструмент Anthropic с открытым исходным кодом для визуализации внутреннего устройства модели.

Что такое трассировщик цепей?

Трассировщик цепей. Антропология Инструмент с открытым исходным кодом для изучения внутренней работы больших языковых моделей. В основе Circuit Tracer лежит генерация графов атрибуции, которые показывают, какие этапы проходит модель при генерации того или иного результата. Графы атрибуции помогают исследователям проследить процесс принятия решений в модели, визуализировать взаимосвязи между функциями и проверить различные гипотезы.Circuit Tracer поддерживает множество популярных моделей с открытым исходным кодом, таких как Gemma и Llama, и предоставляет интерактивный визуальный интерфейс на основе Neuronpedia, позволяя пользователям легко изучать и анализировать поведение модели.Circuit Tracer поддерживает Circuit Tracer поддерживает вмешательство в модель, что позволяет пользователям изменять значения характеристик для наблюдения за изменениями в выходных данных модели и проверки поведения модели и предположений.

Основные функции трассировщика цепей

• Создавайте карты атрибуции: Раскрывает внутренние пути принятия решений в модели, когда она генерирует определенный выход, показывая прямое влияние взаимосвязи между функциями и узлами.
• Визуализация и взаимодействие: На основе интерактивного интерфейса, предоставляемого Neuronpedia, просматривайте и управляйте картами атрибуции на интуитивном уровне, что облегчает понимание и обмен информацией.
• моделирующее вмешательство: Измените собственные значения в карте распределения и наблюдайте за изменениями в выходных данных модели, чтобы проверить поведение модели и предположения.
• Поддержка нескольких моделейСовместимость с различными моделями с открытым исходным кодом, такими как Gemma и Llama, что облегчает проведение сравнительных исследований.
• Обрезка и оптимизация графов: Автоматически удаляет менее влиятельные узлы и ребра, упрощая граф атрибуции и улучшая читаемость.

Адрес официального сайта Circuit Tracer

• Веб-сайт проекта::https://www.anthropic.com/research/open-source-circuit-tracing
• Репозиторий GitHub::https://github.com/safety-research/circuit-tracer

Как использовать трассировщик цепей

• В скриптах Python или блокнотах Jupyter используется::
  • Клонирование репозитория GitHub::

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

• • Установка зависимостей::

cd circuit-tracer
pip install .

• • Запустите учебный блокнот demos/circuit_tracing_tutorial.ipynb или создайте свой собственный скрипт.
• Использование интерфейса командной строки (CLI)::
  • После установки зависимостей выполните команду CLI::

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

• • Зайдите на локальный сервер (например, localhost:8041), чтобы просмотреть график атрибуции.

Основные преимущества Circuit Tracer

• Повышение интерпретируемости моделей: Визуализация процесса принятия решений по модели на основе диаграмм атрибуции для понимания логики модели.
• Поддержка моделирования вмешательств: Измените собственные значения, чтобы наблюдать за изменениями в выходных данных модели и проверить ее поведение.
• Совместимость с несколькими моделями: Поддержка Gemma, Llama и других моделей с открытым исходным кодом, удобных для сравнения и изучения.
• простота в использовании: веб-интерфейс, скрипты Python, блокноты Jupyter и командная строка.
• Открытый исходный код и поддержка сообщества: Открытый исходный код для легкой модификации и расширения, способствующий обмену опытом между сообществами.
• Обрезка и оптимизация графов: Автоматическое упрощение диаграмм атрибуции для улучшения читаемости.

Для кого предназначен Circuit Tracer

• Исследователи искусственного интеллекта: Исследователи, которым необходимо более глубокое понимание внутренней работы модели, например, ученые, работающие над сложными моделями, такими как многоязычные модели и многоступенчатые рассуждения.
• Инженер по машинному обучению: Инженеры, занимающиеся разработкой и оптимизацией моделей, отладкой и улучшением работы моделей на базе Circuit Tracer.
• специалист по анализу данных: Ученые, работающие с данными, которым необходимо объяснить процесс принятия решений с помощью модели, особенно в таких областях, как финансы и здравоохранение, где требуется высокий уровень интерпретируемости модели.
• Академические исследователи: Ученые, проводящие исследования, связанные с ИИ, в университетах или исследовательских институтах, проводящие эксперименты и публикующие результаты исследований.
• любитель технологий: Разработчики или любители технологий, интересующиеся внутренними механизмами моделей искусственного интеллекта и желающие получить инструменты для изучения поведения моделей.