Neuronpedia

Понимание того, что происходит внутри сложных моделей ИИ, является одной из самых серьезных задач в этой области сегодня. По мере того как модели становятся больше и мощнее, заглянуть в этот "черный ящик" становится крайне важным для обеспечения безопасности, соответствия и продвижения науки об ИИ. Neuronpedia предоставляет платформу с открытым исходным кодом, специально разработанную для ускорения ваших исследований в области механистической интерпретируемости, предлагая данные, инструменты и среду для совместной работы, необходимые для совершения прорывов. Мы берем на себя инфраструктуру – визуализацию, инструменты, масштабирование и хостинг – чтобы вы могли сосредоточиться исключительно на исследованиях.

Основные возможности

• 🔍 Исследуйте обширные наборы данных: Получите доступ и анализируйте более четырех терабайт предварительно вычисленных данных, включая активации нейронов, объяснения функций (например, сгенерированные Sparse Autoencoders - SAEs) и связанные метаданные по различным моделям. Платформа поддерживает различные методы интерпретируемости, включая пробы, латентные представления/признаки, концепции и пользовательские векторы.

• 🧭 Управляйте поведением модели: Экспериментируйте непосредственно с внутренними компонентами модели, изменяя активации во время инференса. Используйте идентифицированные латентные представления/признаки или пользовательские векторы, чтобы влиять на выходные данные модели в моделях инструкций (чата) и рассуждений. Точная настройка параметров управления, таких как температура, сила и начальное значение, для проведения контролируемых экспериментов.

• 🔎 Расширенные возможности поиска: Эффективно просеивайте более 50 миллионов латентных представлений, признаков и векторов. Выполняйте семантический поиск, используя описания на естественном языке, или запускайте пользовательские текстовые запросы через модели посредством инференса, чтобы точно определить внутренние компоненты, которые активируются наиболее сильно.

• 🔬 Изучайте нейронные компоненты: Погрузитесь в отдельные пробы, латентные представления или признаки. Изучите примеры наборов данных с максимальной активацией, проанализируйте влияние на выходные логиты, визуализируйте плотность активации и выполните тестирование инференса в реальном времени непосредственно в интерфейсе. Создавайте списки для совместного использования или встраивайте панели мониторинга для совместной работы.

• 💻 Комплексный API и библиотеки: Интегрируйте возможности Neuronpedia непосредственно в свои исследовательские рабочие процессы. Получите доступ ко всем функциям платформы, включая исследование данных, управление и поиск, программно через хорошо документированный API (со спецификацией OpenAPI) и удобные библиотеки Python/TypeScript.

• 🌐 Основа с открытым исходным кодом: Разрабатывайте на основе прозрачной платформы, управляемой сообществом. Основной код Neuronpedia и обширные наборы данных доступны на GitHub, что стимулирует вклад, проверку и расширение со стороны исследовательского сообщества.

Примеры использования

1. Отображение концепций внутри моделей: Представьте, что вы исследуете, как модель, такая как Llama 3.1, представляет абстрактные концепции, такие как "оптимизм" или "код Python". Вы можете использовать функцию Search в Neuronpedia с семантическими описаниями или соответствующими текстовыми запросами, чтобы идентифицировать потенциально связанные признаки/латентные представления. Затем используйте инструмент Inspect для анализа их верхних активаций и последующих эффектов, проверяя, последовательно ли они кодируют целевую концепцию.

2. Проверка причинно-следственных вмешательств: После идентификации признака, который, по-видимому, представляет конкретную проблему безопасности (например, создание вредоносного контента), вы можете использовать функциональность Steer. Активно подавляя или усиливая активацию этого признака во время инференса по соответствующим запросам, вы можете проверить свою гипотезу о его причинно-следственной роли в поведении модели и потенциально разработать методы снижения связанных рисков.

3. Сравнительный анализ различных архитектур: Изучаете, как разные модели (например, Gemma-2 и GPT2-Small) представляют схожую информацию? Используйте инструменты Explore и Inspect для просмотра и сравнения активаций или изученных признаков (например, SAEs) в эквивалентных слоях или концепциях в обеих моделях, проливая свет на архитектурные различия и стратегии представления.

Заключение

Neuronpedia служит фундаментальным ресурсом для сообщества, занимающегося интерпретируемостью ИИ. Предоставляя крупномасштабные наборы данных, мощные интерактивные инструменты и программный доступ в рамках платформы с открытым исходным кодом, она стремится значительно снизить входной барьер и ускорить прогресс в понимании нейронных сетей. Независимо от того, исследуете ли вы существующие модели, разрабатываете новые методы интерпретируемости или экспериментируете с управлением моделями, Neuronpedia предлагает инфраструктуру для поддержки вашей работы.