Neuronpedia

Comprendre ce qui se passe à l'intérieur des modèles d'IA complexes est l'un des défis majeurs dans ce domaine aujourd'hui. À mesure que les modèles deviennent plus grands et plus performants, il devient crucial d'examiner ce qui se passe dans cette "boîte noire" pour garantir la sécurité, l'alignement et l'avancement de la science de l'IA. Neuronpedia fournit une plateforme open source spécialement conçue pour accélérer votre recherche sur l'interprétabilité mécaniste, en vous offrant les données, les outils et l'environnement collaboratif dont vous avez besoin pour réaliser des percées. Nous gérons l'infrastructure – visualisations, outils, mise à l'échelle et hébergement – afin que vous puissiez vous concentrer uniquement sur la recherche.

Principales Caractéristiques

• 🔍 Explorez de Vastes Ensembles de Données : Accédez et analysez plus de quatre téraoctets de données précalculées, y compris les activations neuronales, les explications de caractéristiques (comme celles générées par Sparse Autoencoders - SAEs), et les métadonnées associées à travers divers modèles. La plateforme prend en charge diverses méthodes d'interprétabilité, y compris les sondes, les latents/caractéristiques, les concepts et les vecteurs personnalisés.

• 🧭 Orientez le Comportement du Modèle : Expérimentez directement avec les éléments internes du modèle en modifiant les activations pendant l'inférence. Utilisez des latents/caractéristiques identifiés ou des vecteurs personnalisés pour influencer les sorties du modèle dans les modèles d'instruction (chat) et de raisonnement. Ajustez les paramètres de pilotage tels que la température, la force et l'amorçage pour des expériences contrôlées.

• 🔎 Capacités de Recherche Avancées : Passez au crible plus de 50 millions de latents, de caractéristiques et de vecteurs efficacement. Effectuez des recherches sémantiques en utilisant des descriptions en langage naturel ou exécutez des invites de texte personnalisées à travers les modèles via l'inférence pour identifier les composants internes qui s'activent le plus fortement.

• 🔬 Inspectez les Composants Neuronaux : Plongez en profondeur dans les sondes, latents ou caractéristiques individuels. Examinez les principaux exemples d'ensembles de données activant, analysez les effets sur les logits de sortie, visualisez la densité d'activation et effectuez des tests d'inférence en direct directement dans l'interface. Créez des listes partageables ou intégrez des tableaux de bord pour la collaboration.

• 💻 API et Bibliothèques Complètes : Intégrez les capacités de Neuronpedia directement dans vos flux de travail de recherche. Accédez à toutes les fonctionnalités de la plateforme, y compris l'exploration de données, la direction et la recherche, de manière programmatique via une API bien documentée (avec la spécification OpenAPI) et des bibliothèques Python/TypeScript pratiques.

• 🌐 Fondation Open Source : Construisez sur une plateforme transparente et axée sur la communauté. Le code source principal de Neuronpedia et les vastes ensembles de données sont disponibles sur GitHub, encourageant la contribution, la vérification et l'extension par la communauté de recherche.

Cas d'Utilisation

1. Cartographie des Concepts dans les Modèles : Imaginez que vous étudiez comment un modèle comme Llama 3.1 représente des concepts abstraits tels que "l'optimisme" ou le "code Python". Vous pourriez utiliser la fonction Search de Neuronpedia avec des descriptions sémantiques ou des invites de texte pertinentes pour identifier les caractéristiques/latents potentiellement liés. Ensuite, utilisez l'outil Inspect pour analyser leurs principales activations et leurs effets en aval, en validant si elles encodent systématiquement le concept cible.

2. Validation des Interventions Causales : Après avoir identifié une caractéristique qui semble représenter un problème de sécurité spécifique (par exemple, la génération de contenu nuisible), vous pouvez utiliser la fonctionnalité Steer. En supprimant ou en amplifiant activement l'activation de cette caractéristique pendant l'inférence sur des invites pertinentes, vous pouvez tester votre hypothèse sur son rôle causal dans le comportement du modèle et potentiellement développer des méthodes pour atténuer les risques connexes.

3. Analyse Comparative Entre Architectures : Vous étudiez comment différents modèles (par exemple, Gemma-2 vs. GPT2-Small) représentent des informations similaires ? Utilisez les outils Explore et Inspect pour parcourir et comparer les activations ou les caractéristiques apprises (comme les SAEs) à travers des couches ou des concepts équivalents dans les deux modèles, mettant en lumière les différences architecturales et les stratégies de représentation.

Conclusion

Neuronpedia constitue une ressource fondamentale pour la communauté de l'interprétabilité de l'IA. En fournissant des ensembles de données à grande échelle, des outils interactifs puissants et un accès programmatique dans un cadre open source, elle vise à réduire considérablement la barrière à l'entrée et à accélérer les progrès dans la compréhension des réseaux neuronaux. Que vous exploriez des modèles existants, que vous développiez de nouvelles techniques d'interprétabilité ou que vous expérimentiez le contrôle de modèles, Neuronpedia offre l'infrastructure nécessaire pour soutenir votre travail.