LLM Transparenz-Tool

Analyse der internen Funktionsweise von Transformer-Sprachmodellen

Normales ProduktProgrammierungSprachmodellTransformer

Das LLM Transparenz-Tool (LLM-TT) ist ein quelloffenes, interaktives Toolkit zur Analyse der internen Funktionsweise von auf Transformatoren basierenden Sprachmodellen. Es ermöglicht Nutzern, Modelle auszuwählen, Eingabeaufforderungen hinzuzufügen und Inferenzen durchzuführen, wobei die Aufmerksamkeitströme und Informationsübertragungswege visualisiert werden. Das Tool zielt darauf ab, die Transparenz von Modellen zu erhöhen und Forschern und Entwicklern ein besseres Verständnis und die Verbesserung von Sprachmodellen zu ermöglichen.

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LLM Transparenz-Tool — Analyse der internen Funktionsweise von Transformer-Sprachmodellen

MoBA — MoBA ist ein hybrider Block-Aufmerksamkeitsmechanismus für lange Textkontexte, der die Effizienz von großen Sprachmodellen verbessern soll.

OLMo 2 13B — Hochleistungsfähiges Sprachmodell für englischsprachige akademische Benchmarks

Star-Attention — Effiziente Inferenztechnik für große Sprachmodelle mit langen Sequenzen

MobileLLM-1B — Von Meta entwickeltes Sprachmodell mit unter einer Milliarde Parametern, geeignet für die Verwendung auf Geräten.

MobileLLM-600M — Hochoptimiertes Sprachmodell mit 600 Millionen Parametern, speziell für die Verwendung auf Geräten entwickelt.

MobileLLM-350M — Hochoptimiertes Sprachmodell mit weniger als einer Milliarde Parametern, speziell für die Verwendung auf Geräten entwickelt.

MobileLLM — Optimiertes, kleines Sprachmodell für mobile Geräte

DCLM-7B — Ein Sprachmodell mit 700 Millionen Parametern, das die Effektivität von Datenaufbereitungstechniken demonstriert.

FlashAttention — Schneller und speichereffizienter präziser Aufmerksamkeitsmechanismus

Gemma-2B-10M — Gemma 2B-Modell, unterstützt Sequenzen mit einer Länge von 10 Millionen Tokens und optimiert die Speichernutzung. Ideal für Anwendungen mit großen Sprachmodellen.

Qwen-VL — Universelles visuell-sprachliches Modell

Lepton-Suche — Lepton ist eine Open-Source-Plattform zur Suche nach Sprachmodellen.

Honeybee — Lokaler Verstärker für die Vorhersage in multimodalen Sprachmodellen

Megatron-LM — Kontinuierliche Forschung zur Entwicklung und zum Training großer Transformer-Modelle

Flash-Decoding — Flash-Decoding für die Inferenz mit langen Kontexten

Inception Labs — Inception Labs bringt eine neue Generation diffusionsbasierter Sprachmodelle auf den Markt und bietet extrem schnelle, effiziente und hochwertige Sprachgenerierung.

OpenManus — OpenManus ist ein Open-Source-Projekt für intelligente Agenten, das ohne Einladungscode verwendet werden kann.

Instella — Instella ist ein von AMD entwickeltes, leistungsstarkes Open-Source-Sprachmodell, das speziell für die Beschleunigung der Entwicklung von Open-Source-Sprachmodellen entwickelt wurde.

QwQ-32B — QwQ-32B ist ein leistungsstarkes Inferenzmodell, das speziell für die Lösung komplexer Probleme und die Textgenerierung entwickelt wurde und sich durch hervorragende Leistung auszeichnet.

ART — Eine Technik für einen anonymen Bereichstransformator zur Erzeugung variabler, mehrlagiger transparenter Bilder.

GPT-4.5 — Das neueste Sprachmodell GPT-4.5 von OpenAI konzentriert sich auf die Verbesserung der Fähigkeiten des unüberwachten Lernens und bietet ein natürlicheres interaktives Erlebnis.

Gemini 2.0 Flash-Lite — Gemini 2.0 Flash-Lite ist ein effizientes Sprachmodell, das speziell für die Verarbeitung langer Texte und verschiedene Anwendungsfälle optimiert wurde.

Phi-4-mini-instruct — Phi-4-mini-instruct ist ein leichtgewichtiges Open-Source-Sprachmodell, das sich auf hochwertige, inferenzintensive Daten konzentriert.

DeepSeek Japanisch — DeepSeek ist ein fortschrittliches KI-Sprachmodell, das sich auf logisches Denken, Mathematik und Programmieraufgaben spezialisiert hat und kostenlos nutzbar ist.

FlexHeadFA — Schneller und speichereffizienter präziser Aufmerksamkeitsmechanismus

AlphaMaze — AlphaMaze ist ein Decoder-Sprachmodell, das sich auf visuelle Inferenzaufgaben konzentriert und die Schwächen traditioneller Sprachmodelle bei visuellen Aufgaben beheben soll.

Smithery — Erweitert die Fähigkeiten von Sprachmodellen über den Model Context Protocol Server.

Moonlight-16B-A3B — Moonlight-16B-A3B ist ein 16B-Parameter-Mix-Expertenmodell, das mit dem Muon-Optimierer trainiert wurde und für die effiziente Spracherzeugung entwickelt wurde.

DeepHermes-3-Llama-3-8B-Preview — DeepHermes 3 ist ein großes Sprachmodell, das sowohl Inferenz- als auch konventionelle Antwortmodi unterstützt.