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लॉगिट लेंस और ट्यून्ड लेंस व्याख्यात्मक तकनीकें हैं जो ट्रांसफार्मर की छिपी हुई अवस्थाओं को परत दर परत देखती हैं ताकि यह देखा जा सके कि अंतिम उत्तर देने से पहले मॉडल क्या 'सोच रहा है'।
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वे बताते हैं कि नेटवर्क के माध्यम से जानकारी प्रवाहित होने पर भविष्यवाणी धीरे-धीरे कैसे बनती है।
एक ट्रांसफार्मर क्रमिक रूप से अपना उत्तर बनाता है: प्रत्येक परत एक चालू 'अवशिष्ट धारा' में जुड़ जाती है जो अंत में केवल शब्द संभावनाओं में बदल जाती है। 2020 में नॉस्टेल्जेब्राइस्ट द्वारा पेश किया गया लॉगिट लेंस, मॉडल के अंतिम अनएम्बेडिंग (और परत मानदंड) को सीधे मध्यवर्ती परतों पर लागू करके इसे शॉर्टकट करता है, ताकि आप हर गहराई पर नेटवर्क के सर्वोत्तम अनुमान को पढ़ सकें। यह अक्सर उत्तर को मध्य से अंतिम परतों में क्रिस्टलीकृत होते हुए दिखाता है। ट्यून किया गया लेंस (बेलरोज़ और सहकर्मी, 2023) छिपे हुए राज्यों को अंतिम आधार में अनुवाद करने के लिए प्रति परत एक छोटी एफ़िन जांच को प्रशिक्षित करके इसमें सुधार करता है, कच्चे लॉगिट लेंस को होने वाले पूर्वाग्रह और अशुद्धि को ठीक करता है, विशेष रूप से शुरुआती परतों में और विभिन्न मॉडल परिवारों में।
किसी मॉडल की मध्य परतों में उभरते राजधानी शहर जैसे तथ्यात्मक उत्तर को देखने के लिए लॉगिट लेंस का उपयोग करना
तुलना करने के लिए ट्यून किए गए लेंस का उपयोग करना कि विभिन्न मॉडल परिवार गहराई में भविष्यवाणी पर कैसे जुटते हैं
यह पता लगाना कि एक मॉडल ने आउटपुट से पहले कई परतों में एक उत्तर आंतरिक रूप से 'निर्णय' ले लिया है
उन परतों का निदान करना जहां हानिकारक या पक्षपाती टोकन भविष्यवाणियां पहले अवशिष्ट धारा में प्रभावी हो जाती हैं
लेंस तकनीकें यह पता लगाने के लिए मानक बन रही हैं कि तथ्य, इनकार या पूर्वाग्रह गहराई में कैसे उभरते हैं, और यह पता लगाने के लिए कि कोई मॉडल किसी उत्तर को जल्दी 'जानता' है या नहीं। अपेक्षा करें कि वे विरल ऑटोएन्कोडर्स और कारण पैचिंग के साथ संयुक्त होकर भविष्यवाणियों का वर्णन करने से लेकर तंत्र की व्याख्या करने की ओर बढ़ें। अनुसंधान यह भी जांच कर रहा है कि क्या मध्यवर्ती रीडआउट्स अव्यक्त ज्ञान या धोखे को प्रकट करते हैं जो एक मॉडल अपने अंतिम आउटपुट में छुपाता है, जिससे लेंस सुरक्षा ऑडिट और पूर्व-चेतावनी निगरानी के लिए एक उम्मीदवार बिल्डिंग ब्लॉक बन जाता है।
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लॉगिट लेंस और ट्यून्ड लेंस व्याख्यात्मक तकनीकें हैं जो ट्रांसफार्मर की छिपी हुई अवस्थाओं को परत दर परत देखती हैं ताकि यह देखा जा सके कि अंतिम उत्तर देने से पहले मॉडल क्या 'सोच रहा है'। वे बताते हैं कि नेटवर्क के माध्यम से जानकारी प्रवाहित होने पर भविष्यवाणी धीरे-धीरे कैसे बनती है।
लॉगिट लेंस प्रत्येक गहराई पर मॉडल के अनुमानित टोकन को देखने के लिए मौजूदा अनएम्बेडिंग के माध्यम से मध्यवर्ती अवशिष्ट-धारा राज्यों को प्रोजेक्ट करता है।
ट्यून किया गया लेंस एक प्रति-परत रैखिक अनुवादक सीखता है, पूर्वाग्रहों को ठीक करता है और कच्चे लॉगिट लेंस की तुलना में अधिक विश्वसनीय, कम-परेशान करने वाला रीडआउट देता है।
प्रत्येक परत एक साझा अवशिष्ट धारा के लिए योगात्मक अद्यतन लिखती है, इसलिए उस धारा को जल्दी प्रक्षेपित करना एक मध्यवर्ती भविष्यवाणी का अनुमान लगाता है।
जीपीटी-2 की मध्यवर्ती भविष्यवाणियों का विश्लेषण करते हुए 2020 के ब्लॉग पोस्ट में नॉस्टेल्जेब्रिस्ट द्वारा लॉजिट लेंस पेश किया गया था।
जैसे-जैसे गणना एकत्रित होती है, रीडआउट आम तौर पर मध्य-से-देर की परतों में सही टोकन प्राप्त करने की संभावना दिखाते हैं।
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