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#Anthropic

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12月17日周五
  1. Transformer Circuits(Anthropic 可解释性) · · 原文 62

    Anthropic 发布 Transformer 逆向工程数学练习集

    Anthropic 的可解释性团队发布了一套配套其 Transformer 数学框架的练习集,要求读者为注意力头写出具体权重矩阵以实现特定算法,并附有解答。练习分三部分:热身题讨论单个注意力头如何用 W_Q、W_K、W_V、W_out 描述信息在残差流子空间之间的读写,以及 W_Q^T·W_K 和 W_out·W_V 的含义与秩;练习一用两个前一个 token 注意力头构造出看向两个 token 之前的虚拟注意力头,并展开 W_net 矩阵;练习二和练习三分别用指针算术和前一 token K-Composition 两种方式手工搭建归纳头,后者适用于 rotary attention 这类不向 W_V 暴露位置信息的机制。

    推荐理由Anthropic 可解释性团队把注意力头的权重写成显式矩阵,读者可据此亲手推导归纳头等机制。

3月10日周二
  1. Transformer Circuits(Anthropic 可解释性) · · 原文 62

    Distill 发布 Circuits 线程:逐神经元理解 InceptionV1

    Distill 发起 Circuits 线程,尝试逐个神经元地理解经典视觉模型 InceptionV1 约 1 万个神经元及其连接。线程以短文章加专家评论的形式组织,通过 Distill slack 的 #circuits 频道持续更新,定位为早期探索性研究。开篇文章《Zoom In: An Introduction to Circuits》提出三个主张:存在有意义的特征、特征之间存在有意义的电路、这些特征与电路具有普遍性。线程还收录了 InceptionV1 前五层神经元总览、曲线检测器、神经网络中自然出现的等变性、高低频检测器、曲线电路、权重可视化、分支特化与权重带状分布等文章。

    推荐理由Distill 电路线程的起点,交代了把单个神经元与连接当作严肃研究对象的三个主张和后续文章的组织方式。

已经到底了