DeepDecipher: Accessing and Investigating Neuron Activation in Large Language Models

📄 arXiv: 2310.01870v2 📥 PDF

作者: Albert Garde, Esben Kran, Fazl Barez

分类: cs.LG

发布日期: 2023-10-03 (更新: 2023-11-28)

备注: 5 pages (9 total), 1 figure, submitted to NeurIPS 2023 Workshop XAIA

💡 一句话要点

提出DeepDecipher以解决大语言模型可解释性不足问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 可解释性 神经元探测 API 模型分析 透明性 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有可解释性工具难以实施，缺乏对大语言模型内部的有效分析手段。
  2. DeepDecipher提供了一个API和用户界面，便于探测和分析变换器模型的神经元激活。
  3. 通过与其他工具的对比，DeepDecipher展示了其在模型分析和可解释性方面的优势。

📝 摘要（中文）

随着大语言模型（LLMs）能力的提升，对可解释和透明工具的需求愈发迫切。现有方法实施困难，缺乏可访问的工具来分析模型内部。为此，本文提出了DeepDecipher——一个用于探测变换器模型MLP层神经元的API和界面。DeepDecipher使先进的可解释性技术的输出变得易于获取，用户友好的界面也使得对这些复杂模型的检查更加直观。本文概述了DeepDecipher的设计和功能，展示了如何分析神经元、比较模型并深入理解模型行为。通过与Neuroscope和OpenAI的Neuron Explainer等类似工具的对比，DeepDecipher实现了高效、可扩展的LLM分析。通过提供最先进的可解释性方法，DeepDecipher使LLMs更加透明、可信和安全。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型可解释性不足的问题，现有方法实施复杂且缺乏用户友好的工具来分析模型内部结构。

核心思路：DeepDecipher通过提供一个易于使用的API和界面，使研究人员能够方便地探测和分析变换器模型的神经元激活，从而提升模型的可解释性。

技术框架：DeepDecipher的整体架构包括数据输入模块、神经元探测模块和结果可视化模块。用户可以通过API调用，获取神经元的激活信息，并进行模型比较和行为分析。

关键创新：DeepDecipher的主要创新在于其用户友好的界面和高效的分析能力，使得复杂的可解释性技术变得易于访问和使用，与现有工具相比，显著降低了使用门槛。

关键设计：DeepDecipher在设计上注重模块化，支持多种数据格式输入，并提供灵活的参数设置选项，以适应不同的研究需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DeepDecipher在与Neuroscope和OpenAI的Neuron Explainer的对比中，展示了更高的分析效率和用户友好性。具体性能数据尚未提供，但其设计理念和功能的提升显著增强了对大语言模型的可解释性和透明度。

🎯 应用场景

DeepDecipher的潜在应用领域包括自然语言处理、模型审计和系统诊断等。通过提升大语言模型的可解释性，研究人员和工程师能够更好地理解模型行为，确保其安全性和可靠性，推动相关领域的进步。

📄 摘要（原文）

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.