Neuronpedia

Uno de los desafíos más importantes en el campo actual de la inteligencia artificial es comprender lo que sucede dentro de los modelos de IA complejos. A medida que los modelos crecen y se vuelven más potentes, examinar el interior de esta "caja negra" se vuelve crucial para la seguridad, la alineación y el avance de la ciencia de la IA. Neuronpedia proporciona una plataforma de código abierto diseñada específicamente para acelerar su investigación de interpretabilidad mecanicista, ofreciendo los datos, las herramientas y el entorno de colaboración que necesita para lograr avances. Nosotros nos encargamos de la infraestructura —visualizaciones, herramientas, escalado y alojamiento— para que usted pueda centrarse exclusivamente en la investigación.

Características principales

• 🔍 Explore grandes conjuntos de datos: Acceda y analice más de cuatro terabytes de datos precalculados, incluidas las activaciones neuronales, las explicaciones de las características (como las generadas por Sparse Autoencoders - SAEs) y los metadatos asociados en varios modelos. La plataforma admite diversos métodos de interpretabilidad, incluidas sondas, latentes/características, conceptos y vectores personalizados.

• 🧭 Dirija el comportamiento del modelo: Experimente directamente con los elementos internos del modelo modificando las activaciones durante la inferencia. Utilice latentes/características identificadas o vectores personalizados para influir en las salidas del modelo en modelos de instrucción (chat) y de razonamiento. Ajuste los parámetros de dirección, como la temperatura, la fuerza y la semilla, para realizar experimentos controlados.

• 🔎 Capacidades de búsqueda avanzada: Filtre de manera eficiente más de 50 millones de latentes, características y vectores. Realice búsquedas semánticas utilizando descripciones en lenguaje natural o ejecute mensajes de texto personalizados a través de los modelos mediante la inferencia para identificar los componentes internos que se activan con mayor intensidad.

• 🔬 Inspeccione los componentes neuronales: Profundice en sondas, latentes o características individuales. Examine los principales ejemplos de conjuntos de datos de activación, analice los efectos en los logits de salida, visualice la densidad de activación y realice pruebas de inferencia en vivo directamente dentro de la interfaz. Cree listas que se puedan compartir o incruste paneles para la colaboración.

• 💻 API y bibliotecas completas: Integre las capacidades de Neuronpedia directamente en sus flujos de trabajo de investigación. Acceda a todas las funcionalidades de la plataforma, incluida la exploración de datos, la dirección y la búsqueda, de forma programática a través de una API bien documentada (con especificación OpenAPI) y prácticas bibliotecas de Python/TypeScript.

• 🌐 Base de código abierto: Construya sobre una plataforma transparente e impulsada por la comunidad. El código base central de Neuronpedia y los extensos conjuntos de datos están disponibles en GitHub, lo que fomenta la contribución, la verificación y la extensión por parte de la comunidad de investigación.

Casos de uso

1. Mapeo de conceptos dentro de los modelos: Imagine que está investigando cómo un modelo como Llama 3.1 representa conceptos abstractos como "optimismo" o "código Python". Podría utilizar la función de Search de Neuronpedia con descripciones semánticas o mensajes de texto relevantes para identificar características/latentes potencialmente relacionadas. A continuación, utilice la herramienta Inspect para analizar sus principales activaciones y efectos descendentes, validando si codifican de forma coherente el concepto objetivo.

2. Validación de intervenciones causales: Después de identificar una característica que parece representar un problema de seguridad específico (por ejemplo, la generación de contenido dañino), puede utilizar la funcionalidad Steer. Al suprimir o amplificar activamente la activación de esta característica durante la inferencia en mensajes relevantes, puede probar su hipótesis sobre su papel causal en el comportamiento del modelo y, potencialmente, desarrollar métodos para mitigar los riesgos relacionados.

3. Análisis comparativo entre arquitecturas: ¿Está estudiando cómo diferentes modelos (por ejemplo, Gemma-2 vs. GPT2-Small) representan información similar? Utilice las herramientas Explore e Inspect para examinar y comparar las activaciones o las características aprendidas (como los SAEs) en capas o conceptos equivalentes en ambos modelos, lo que arrojará luz sobre las diferencias arquitectónicas y las estrategias de representación.

Conclusión

Neuronpedia sirve como un recurso fundamental para la comunidad de interpretabilidad de la IA. Al proporcionar conjuntos de datos a gran escala, potentes herramientas interactivas y acceso programático dentro de un marco de código abierto, tiene como objetivo reducir significativamente la barrera de entrada y acelerar el progreso en la comprensión de las redes neuronales. Ya sea que esté explorando modelos existentes, desarrollando nuevas técnicas de interpretabilidad o experimentando con el control de modelos, Neuronpedia ofrece la infraestructura para apoyar su trabajo.