Transformer Debugger：OpenAI开源专门研究模型工作原理的工具

OpenAI 的 Superalignment （超级对齐）团队开发开源了一款工具：Transformer Debugger (TDB) ，旨在支持对小型语言模型的特定行为进行研究。TDB 通过提供直观的探索界面、前向传递干预能力和基于组件贡献的详细解释，为深入理解和改进语言模型提供了新的可能性，特别是在可解释性和模型透明度方面。它为模型的研究和调试提供了一个更直观、更细致的视角，有助于推动自然语言处理技术的发展和应用。

• 目标：TDB 的开发目的是为了帮助研究者和开发者更深入地理解小型语言模型如何处理和响应不同的输入，特别是探索模型做出特定决策（例如，选择一个词而不是另一个词）背后的原因。
• 工作原理：
• • 自动化的可解释性技术：TDB 使用这些技术来自动分析模型的工作机制，尤其是模型如何根据输入数据来做出特定的输出决策。
  • 稀疏自动编码器：这是一种特殊的网络结构，用于捕捉输入数据的关键特征。在 TDB 中，它帮助识别对模型决策贡献最大的因素。

• 核心功能：