Neel Nanda

I codificatori sparsi migliorano l'interpretabilità dei sistemi di intelligenza artificiale e dei loro processi decisionali.

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Questo articolo esamina come certi neuroni influenzano l'incertezza nelle previsioni dei modelli linguistici.

Questo studio usa autoencoder sparsi per interpretare i risultati degli strati di attenzione nei transformer.

I JumpReLU SAEs migliorano la rappresentazione dei dati mantenendola semplice e chiara.

Gemma Scope offre strumenti per capire meglio i modelli di linguaggio e migliorare la sicurezza dell'IA.

Nuove metriche migliorano la comprensione degli Sparse Autoencoders nelle reti neurali.

I codificatori automatici sparsi BatchTopK migliorano l'elaborazione del linguaggio grazie a una selezione intelligente dei dati.