Circuit Tracer - Anthropic开源的模型内部工作机制可视化工具

Circuit Tracer是什么

Circuit Tracer 是 Anthropique 推出的开源工具，用在研究大型语言模型的内部工作机制。基于生成归因图（attribution graphs）揭示模型在生成特定输出时内部所经历的步骤。归因图帮助研究人员追踪模型的决策过程、可视化特征之间的关系，测试不同的假设。Circuit Tracer 支持多种流行的开源模型，如 Gemma 和 Llama，基于 Neuronpedia 提供交互式可视化界面，方便用户探索和分析模型行为。Circuit Tracer 支持模型干预功能，用户能修改特征值观察模型输出的变化，验证模型的行为和假设。

Circuit Tracer的主要功能

• 生成归因图：揭示模型生成特定输出时的内部决策路径，显示特征和节点间的直接影响关系。
• 可视化与交互：基于 Neuronpedia 提供的交互式界面，直观查看和操作归因图，便于理解和分享。
• 模型干预：修改归因图中的特征值，观察模型输出的变化，验证模型行为和假设。
• 支持多种模型：兼容多种开源模型，如 Gemma 和 Llama，方便进行对比研究。
• 图修剪与优化：自动移除影响力较小的节点和边，简化归因图，提高可读性。

Circuit Tracer的官网地址

• 项目官网: :https://www.anthropic.com/research/open-source-circuit-tracing
• GitHub仓库: :https://github.com/safety-research/circuit-tracer

如何使用Circuit Tracer

• Python 脚本或 Jupyter 笔记本使用: :
  • 克隆 GitHub 仓库: :

git clone https://github.com/safety-research/circuit-tracer.git

• • Installation des dépendances: :

cd circuit-tracer
pip install .

• • 运行教程笔记本 demos/circuit_tracing_tutorial.ipynb 或创建自己的脚本。
• 命令行界面（CLI）使用: :
  • 安装依赖后，运行 CLI 命令: :

circuit-tracer attribute --prompt "Your prompt here" --transcoder_set gemma --slug demo --graph_file_dir ./graph_files --server

• • 访问本地服务器（如 localhost:8041）查看归因图。

Circuit Tracer的核心优势

• 提升模型可解释性：基于归因图直观展示模型决策过程，帮助理解模型逻辑。
• 支持模型干预：修改特征值观察模型输出变化，验证模型行为。
• 兼容多种模型：支持 Gemma、Llama 等多种开源模型，便于对比研究。
• 易于使用：提供 Web 界面、Python 脚本、Jupyter 笔记本和命令行等多种使用方式。
• 开源与社区支持：开源代码，便于修改和扩展，促进社区交流。
• 图修剪与优化：自动简化归因图，提高可读性。

Circuit Tracer的适用人群

• AI 研究人员：需要深入理解模型内部工作机制的研究人员，例如研究多语言模型、多步推理等复杂行为的学者。
• 机器学习工程师：从事模型开发和优化的工程师，基于 Circuit Tracer 调试和改进模型性能。
• 数据科学家：需要解释模型决策过程的数据科学家，特别是在金融、医疗等对模型可解释性要求较高的领域。
• 学术研究人员：在高校或研究机构中进行 AI 相关研究的学者，进行实验和发表研究成果。
• 技术爱好者：对 AI 模型内部机制感兴趣的开发者或技术爱好者，希望用工具探索和学习模型行为。