论文介绍了通过边缘修剪找到变压器电路的技术,旨在有效识别和分析变压器电路,从而提高模型的可解释性。该技术可以帮助研究人员和开发者更好地理解变压器模型的结构及其工作原理。
Finding Transformer Circuits with Edge Pruning的特点:
1. 有效识别变压器电路
2. 提高模型的可解释性
Finding Transformer Circuits with Edge Pruning的功能:
1. 用于神经网络模型的优化
2. 用于模型结构的分析
相关推荐
CodeShell-最强代码大模型,提升开发效率
CodeShell 是由北京大学软件工程国家工程研究中心与四川天府银行 AI 实验室联合开源的 70 亿参数的代码大模型,号称同等规模最强代码基座。它基于 5000 亿 Tokens 进行了冷启动训练,具备 8192 的上下文窗口长度,融合了 StarCoder 和 Llama 的核心特性,支持中英文和代码的平衡且高效的编解码,并在 HumanEval 和 MBPP 代码评估基准中表现优异。该模型还支持 Flash Attention2 加速,训练吞吐量高达每 GPU 每秒 3400 Token,同时提供 IDE 插件,兼容 VSCode 和 IntelliJ IDEA。
暂无评论...