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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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。

MobileLLM-350M — 高效优化的子十亿参数语言模型，专为设备端应用设计

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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Gemma-2B-10M — Gemma 2B模型，支持10M序列长度，优化内存使用，适用于大规模语言模型应用。

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Lepton Search — Lepton是一个开源的语言模型搜索平台

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MotionCLR — 基于注意力机制的运动生成和无训练编辑模型

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CoI-Agent — 利用大型语言模型（LLM）进行创新研究的智能代理

Spirit LM — 多模态语言模型，融合文本和语音

Zamba2-7B — 高效能小型语言模型

LLMWare — 为复杂企业打造的AI工具

SLM_Survey — 小型语言模型调研、测量与洞察

o1 in Medicine — AI在医学领域的初步研究

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