Logit Prisms：分解Transformer输出以提高解释性
talkingdev • 2024-06-20
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Logit Lens方法已经得到了增强，该方法通过分解logit输出，帮助我们理解Transformer模型的决策过程。这种方法使用“prisms”来处理残差流，注意力层和MLP层，揭示了这些部分如何影响预测，并为gemma-2b模型执行的诸如事实检索和算术等任务提供了深入的见解。这是一个重大的突破，因为它提供了对Transformer模型工作原理的更深入的理解，也提供了一种新的方法，能够更好地解释和理解这些模型的输出结果。这种方法具有重大的实际应用价值，将有助于我们在实际应用中更好地理解和使用这些先进的深度学习模型。
核心要点
- Logit Lens方法通过分解logit输出，帮助我们理解Transformer模型的决策过程。
- 这种方法使用“prisms”来处理残差流，注意力层和MLP层，揭示了这些部分如何影响预测。
- 这是一个重大的突破，因为它提供了对Transformer模型工作原理的更深入的理解，也提供了一种新的方法，能够更好地解释和理解这些模型的输出结果。