Llama3 Interpretability SAE 项目安装与配置指南

Llama3 Interpretability SAE 项目安装与配置指南

llama3_interpretability_sae A complete end-to-end pipeline for LLM interpretability with sparse autoencoders (SAEs) using Llama 3.2, written in pure PyTorch and fully reproducible. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama3_interpretability_sae

1. 项目基础介绍

Llama3 Interpretability SAE 是一个开源项目，旨在通过使用稀疏自编码器（SAE）从大型语言模型中提取可解释特征。该项目基于 PyTorch 框架，提供了一个完整的端到端流程，包括激活数据的捕获、SAE 的训练、特征解释以及结果验证。

2. 关键技术和框架

• 编程语言: Python
• 框架和库: PyTorch（用于深度学习模型）、OpenWebText（用于文本数据集）

3. 安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

• Python 3.8 或更高版本
• PyTorch（CPU 或 GPU 版本）
• Git（用于克隆项目仓库）

详细安装步骤

1. 克隆项目仓库

   打开命令行，使用以下命令克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/PaulPauls/llama3_interpretability_sae.git
   cd llama3_interpretability_sae
   

2. 安装依赖

   在项目根目录下，运行以下命令安装项目所需的 Python 包：

   poetry install
   

   这将使用 poetry 工具安装 pyproject.toml 文件中列出的所有依赖。

3. 配置环境变量

   根据您的系统和 PyTorch 安装，您可能需要设置环境变量以指向 PyTorch 的位置。这通常涉及到在 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc 文件中添加以下行：

   export PATH=/path/to/your/pytorch:$PATH
   

   替换 /path/to/your/pytorch 为您 PyTorch 安装的实际路径。

4. 数据集准备

   项目使用了一个定制的 OpenWebText 数据集变体。如果数据集未提供，您可能需要从原始 OpenWebText 数据集开始，并使用项目中的工具进行句子级别的处理。

5. 开始使用项目

   一旦完成上述步骤，您就可以开始使用项目中的脚本进行激活数据捕获、SAE 训练等操作了。

   例如，要捕获激活数据，您可能需要运行：

   python capture_activations.py
   

   请参考项目仓库中的 README.md 文件，以获取更多关于如何使用项目各个组件的详细信息。

确保按照项目的要求逐步操作，您应该能够成功安装和配置 Llama3 Interpretability SAE 项目。

llama3_interpretability_sae A complete end-to-end pipeline for LLM interpretability with sparse autoencoders (SAEs) using Llama 3.2, written in pure PyTorch and fully reproducible. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama3_interpretability_sae