JShollaj/awesome-llm-interpretability

解決する課題

このプロジェクトは、大規模言語モデル（LLM）の「ブラックボックス」性に対処します。これらのモデルは非常に複雑であるため、特定の決定を下す理由、知識の保存方法、内部での情報処理方法を理解することが難しい場合があります。このリポジトリは、研究者や開発者がこれらのプロセスを解明するのに役立つリソースを集中的に提供します。

仕組み

このリポジトリは、ツール、学術論文、記事の厳選されたディレクトリとして機能します。リソースを分類し、ニューラルネットワークを分析するための特定の方法（内部活性の可視化、特定の行動を担うニューロンの特定、因果介入技術を用いたモデル知識の編集など）をユーザーが見つけやすくします。

対象読者

このリストは、LLMを構築または研究しているAI研究者、機械学習エンジニア、開発者を対象としており、モデルの透明性向上、パフォーマンス問題のデバッグ、安全性と信頼性の確保が必要な方に適しています。

ハイライト

• トランスフォーマーモデルの可視化とデバッグのためのソフトウェアライブラリの包括的なリスト。
• メカニスティック解釈可能性、幻覚検出、バイアス軽減などのトピックを扱う学術研究論文の深いコレクション。
• 注意マップや潜在空間表現など、モデル内部を探索できるインタラクティブツールへのリンク。
• モデルがトレーニング中にどのように進化し、事実情報をどのように保存するかを理解するためのリソース。