Transformer Debugger (TDB)开源项目 – 分析小体量语言模型的工具

Transformer Debugger (TDB) 是 OpenAI 对齐团队开发的一种工具，旨在支持对小体量语言模型的特定行为进行检查。它结合了自动可解释性技术与稀疏自动编码器，帮助人们分析 Transformer 模型的内部结构，进行 debug 工作。

Transformer Debugger (TDB)的特点:

1. 结合自动可解释性技术与稀疏自动编码器
2. 支持对小体量语言模型的特定行为进行检查
3. 能够干预前向传递，查看其对模型行为的影响
4. 识别对行为有贡献的特定组件（神经元、注意力头、自动编码器 latents）
5. 显示自动生成的解释，分析导致组件最强烈激活的原因
6. 跟踪组件之间的连接，帮助发现联系

Transformer Debugger (TDB)的功能:

1. 快速探索模型行为，无需编写代码
2. 回答诸如「为什么模型在此提示中输出 token A 而不是 token B？」之类的问题
3. 分析「为什么注意力头 H 会在这个提示下关注 token T？」
4. 帮助进行 Transformer 模型的 debug 工作

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