交互式模型探索

llm-viz是一个用于GPT风格大语言模型的三维可视化工具，能够帮助用户深入理解模型的内部结构及其行为。通过交互式的方式，用户可以探索模型的输入、输出以及权重分布，提供多种视角和缩放功能以进行详细分析。

通过 LMSYS 的 Chatbot Arena 数据生成的大语言模型过去一年 ELO 的排名变化对比动画，帮助用户直观了解不同模型的表现和竞争力。

Record 3.0是一个帮助用户通过视觉化沟通问题，提升理解和分析能力的网站。用户可以通过简单的工具创建问题的可视化表示，帮助他们理清思路并探索潜在解决方案。

xLSTM是由LSTM发明者创造的新架构，旨在实现与Transformer类似的规模和性能，同时缩小与现有最先进LLMs的差距。

GraphRAG Visualizer是一个Web工具，用于可视化和探索微软GraphRAG框架生成的数据。它支持2D和3D图形的可视化，数据表格展示以及强大的搜索功能。用户可以上传由GraphRAG索引管道生成的parquet文件，并本地查看和分析数据，包括文档、文本单元、社区、协变量等节点及其关系。

一个完整的大语言模型(LLM)可解释性研究项目，使用稀疏自编码器(SAE)分析Llama 3.2模型，由纯PyTorch实现且可完全复现。包含从数据采集、SAE训练、特征分析到验证的全套流程，可帮助理解模型内部行为和概念表示

VerbaGPT旨在通过大型语言模型简化数据分析过程，同时确保数据隐私不被侵犯。该项目结合了先进的自然语言处理技术，使用户能够更轻松地从数据中提取洞见，而无需担心敏感信息的泄露。

ReALM是苹果发布的一种新模型，通过重构屏幕上的信息为纯文本表示，使大型语言模型能够理解屏幕上的内容。该模型比ChatGPT-4更快、更小，能够理解屏幕上的内容而不需要直接看到图像，通过实体识别和位置记录生成文本化表示，减少模型参数，同时保持与GPT-4相似的性能。