LLM Transparency Tool

分析Transformer语言模型的内部工作机制

普通产品编程语言模型Transformer

LLM Transparency Tool（LLM-TT）是一个开源的交互式工具包，用于分析基于Transformer的语言模型的内部工作机制。它允许用户选择模型、添加提示并运行推理，通过可视化的方式展示模型的注意力流动和信息传递路径。该工具旨在提高模型的透明度，帮助研究人员和开发者更好地理解和改进语言模型。

研究人员和开发者分析和理解语言模型

研究人员使用LLM-TT分析特定语言模型的注意力分布
开发者通过LLM-TT调整模型参数以改善性能
教育工作者利用LLM-TT向学生展示语言模型的工作原理

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OLMo 2 13B — 高性能的英文学术基准语言模型

Star-Attention — 高效长序列大型语言模型推理技术

MobileLLM-1B — Meta 开发的子十亿参数语言模型，适用于设备端应用。

MobileLLM-600M — 高效优化的600M参数语言模型，专为设备端应用设计。

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MobileLLM — 优化的小型语言模型，适用于移动设备

DCLM-7B — 7亿参数的语言模型，展示数据整理技术的有效性。

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Proofreading AI — 在线AI校对工具，个人写作指南，快速完善文档。

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Tülu 3 — 开源的先进语言模型后训练框架