llm-transparency-tool

深入分析Transformer语言模型的交互式可视化工具

LLM Transparency Tool 语言模型可视化分析贡献图神经网络 Github 开源项目

LLM Transparency Tool是一个用于分析Transformer语言模型的交互式工具。该工具支持选择模型和提示、运行推理，并通过贡献图可视化模型内部机制。它能够展示token表示、注意力头和前馈网络块的详细信息，有助于理解模型的决策过程。这个工具兼容多种模型，并提供Docker部署选项，是研究人员和开发者分析语言模型的实用资源。

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介绍相关项目

llm-analysis - 大型语言模型训练与推理的延迟和内存使用分析工具

GithubTransformer模型llm-analysis内存分析大语言模型延迟分析开源项目

llm-analysis 是一款为大型语言模型（LLMs），如Transformer设计的工具，用于在不同的模型、GPU、数据类型和并行配置下估算训练与推理的延迟和内存使用。通过简单设置，可以快速计算出不同训练和推理方案的系统性能，以确定最优和可行的配置方案。此外，llm-analysis 支持多种并行化和重计算策略，并提供多种预定义配置和命令行接口，极大简化了配置和调试流程。它功能强大且易于集成，是开发和优化LLMs的理想工具。

TransformerLens - 深入解析生成式语言模型的机制解释工具

GithubTransformerLens开源工具开源项目机械可解释性神经网络解析语言模型

TransformerLens是一个开源库，专门用于解释生成式语言模型的内部机制。它支持加载50多种开源语言模型，让研究人员能够访问模型的内部激活。用户可以缓存激活数据，并在模型运行时进行编辑、删除或替换。这个工具为深入理解复杂语言模型的工作原理提供了有力支持。

llm-comparator - 交互式可视化工具对比分析大语言模型性能

GithubJSON格式LLM ComparatorPython库可视化工具开源项目模型评估

LLM Comparator是一个开源的交互式可视化工具,用于分析和比较大语言模型的评估结果。用户可上传自定义JSON文件或使用示例数据,通过多种可视化方式展示不同模型在各类任务中的表现差异。工具配套Python库可生成兼容JSON文件,支持自动模型评估和原理聚类。研究人员和开发者可借助此工具深入洞察不同模型的优劣,为大语言模型研究提供直观分析支持。

awesome-llm-interpretability - 深入理解大语言模型内部机制与可解释性

GithubLLM人工智能可解释性开源项目机器学习神经网络

该项目汇集了大语言模型(LLM)可解释性领域的核心资源,包括解释性工具、学术论文、行业报告和深度分析文章。内容涵盖神经元分析、注意力机制、模型行为等多个维度,旨在帮助研究人员和开发者深入理解LLM内部原理,提升模型透明度。项目为LLM可解释性研究提供了全面的知识库和工具集。

TrustLLM - TrustLLM：全面大语言模型可信度研究工具

GithubICML 2024LLMTrustLLM工具包开源项目性能评估

TrustLLM是一款专注于评估大型语言模型（LLMs）可信度的工具包。涵盖八个维度的可信度原则，并在真相、安全、公平、鲁棒性、隐私和机器伦理等方面建立基准。TrustLLM提供便捷的评估工具，可以快速评估16种主流LLMs，帮助开发者提升模型可信度。项目已被ICML 2024接受，并持续更新以包括最新的模型和功能。详情请访问项目网站。

attention-viz - 帮助理解Transformer模型在语言和视觉任务中的自注意力机制

GithubTransformerattention-viz可视化开源项目深度学习自然语言处理

此项目通过可视化技术帮助研究人员理解Transformer模型在语言和视觉任务中的自注意力机制，展示查询与关键向量的关系和整体模式。AttentionViz提供了交互式工具，支持多输入序列分析，提升了模型理解，并在多个应用场景中展现其实用性。

transformer-explainer - 帮助理解Transformer模型与GPT-2预测的实时交互式工具

GPT-2Georgia Institute of TechnologyGithubMIT许可Transformer Explainer交互式可视化工具开源项目

Transformer Explainer 是一款互动可视化工具，帮助理解基于Transformer的模型如GPT的工作原理。该工具在浏览器中运行实时的GPT-2模型，允许实验自己的文本并实时观察Transformer内部组件的协同预测过程。适合技术人员与学习者深入探索Transformer模型机制与应用。

transformer-debugger - 深入洞察小型语言模型行为的自动化调试工具

GithubTransformer Debugger开源项目神经元查看器稀疏自编码器自动可解释性语言模型

Transformer Debugger是一款由OpenAI超级对齐团队开发的工具，专门用于分析小型语言模型的特定行为。该工具结合了自动化解释技术和稀疏自编码器，无需编写代码即可快速探索模型行为。它能识别影响特定行为的关键组件，自动生成解释，并追踪组件间的连接，从而揭示神经元回路。通过支持对前向传播的干预和观察，Transformer Debugger为研究人员提供了深入分析语言模型内部机制的强大功能。

llm-viz - 交互式3D可视化展示GPT网络模型推理过程

Brendan BycroftCPU模拟GithubLLM可视化交互式3D模型开源项目项目展示

LLM-viz是一个开源项目,提供3D交互式模型可视化GPT网络推理过程。基于OpenAI的GPT-2和GPT-3拓扑结构,通过字母排序演示网络运行。支持渲染不同规模网络,包括小型GPT-2模型。该工具有助于理解大型语言模型的内部工作机制,为AI研究和教育提供直观参考。

LLM-Tool-Survey - 大型语言模型工具学习调查研究

Github人工智能大语言模型工具学习开源项目综述自然语言处理

该研究系统性调查大型语言模型(LLMs)通过工具学习增强解决复杂问题能力。从工具学习的优势和实现方法两方面全面回顾现有文献,总结基准测试和评估方法,讨论当前挑战和未来方向,为相关研究和开发提供见解。

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