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Open AI 最近被喷麻了，总算开源了点东西出来，Transformer Debugger 一个用于分析Transformer内部结构的工具。
这个系统融合了自动解释功能和稀疏自动编码技术（Sparse Autoencoders），使得用户在无需编写代码的情况下就能快速探索和理解各种模型。…
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Open AI 最近被喷麻了，总算开源了点东西出来，Transformer Debugger 一个用于分析Transformer内部结构的工具。
这个系统融合了自动解释功能和稀疏自动编码技术（Sparse Autoencoders），使得用户在无需编写代码的情况下就能快速探索和理解各种模型。
它能够同时处理神经网络中的神经元和关注焦点（Attention Heads）。使用这个系统，你可以在模型的前向传播过程中进行干预，比如移除某个特定的神经元，然后观察这样的操作会对结果产生怎样的影响。
简单来说，它提供了一种快速而简便的方法，让我们能够手动地去发现和理解神经网络中的“电路”——这里的“电路”是指神经网络中特定的功能组件和它们之间的联系。
项目地址：https://t.co/86usizHZtw
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