論文の概要: DeepDecipher: Accessing and Investigating Neuron Activation in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01870v2
• Date: Tue, 28 Nov 2023 19:26:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 03:27:47.219389
• Title: DeepDecipher: Accessing and Investigating Neuron Activation in Large Language Models
• Title（参考訳）: deepdecipher: 大言語モデルにおけるニューロン活性化のアクセスと研究
• Authors: Albert Garde, Esben Kran, Fazl Barez
• Abstract要約: DeepDecipherは、トランスフォーマーモデルのレイヤでニューロンを探索するためのAPIとインターフェースである。 本稿ではDeepDecipherの設計と機能について概説する。 我々は、ニューロンを分析し、モデルを比較し、モデル行動に関する洞察を得る方法を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.992602379681373
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As large language models (LLMs) become more capable, there is an urgent need for interpretable and transparent tools. Current methods are difficult to implement, and accessible tools to analyze model internals are lacking. To bridge this gap, we present DeepDecipher - an API and interface for probing neurons in transformer models' MLP layers. DeepDecipher makes the outputs of advanced interpretability techniques for LLMs readily available. The easy-to-use interface also makes inspecting these complex models more intuitive. This paper outlines DeepDecipher's design and capabilities. We demonstrate how to analyze neurons, compare models, and gain insights into model behavior. For example, we contrast DeepDecipher's functionality with similar tools like Neuroscope and OpenAI's Neuron Explainer. DeepDecipher enables efficient, scalable analysis of LLMs. By granting access to state-of-the-art interpretability methods, DeepDecipher makes LLMs more transparent, trustworthy, and safe. Researchers, engineers, and developers can quickly diagnose issues, audit systems, and advance the field.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)がより能力を持つようになると、解釈可能で透明なツールが緊急に必要になる。 現在の手法の実装は困難であり、モデル内部を解析するためのアクセス可能なツールが不足している。 このギャップを埋めるために、私たちはDeepDecipher – トランスフォーマーモデルのMLPレイヤでニューロンを探索するためのAPIとインターフェースを提供する。 deepdecipherはllmの高度な解釈技術の出力を簡単に利用できるようにする。 使いやすいインターフェースは、これらの複雑なモデルの検査をより直感的にする。 本稿ではDeepDecipherの設計と機能について概説する。 我々は、ニューロンを分析し、モデルを比較し、モデル行動に関する洞察を得る方法を実証する。 例えば、deepdecipherの機能とneuroscopeやopenaiのneuron explanationerのような類似のツールを比較します。 DeepDecipherは、LLMの効率的でスケーラブルな分析を可能にする。 最先端の解釈方法へのアクセスを許可することで、deepdecipherはllmをより透明で、信頼性があり、安全である。 研究者、エンジニア、開発者は、問題を迅速に診断し、システムを監査し、この分野を前進させることができる。

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