Transformers Decodificadores

Una herramienta de análisis enfocada que revela cómo interactúan los tokens del transformer, ayudando a los investigadores a diagnosticar patrones de atención y aumentar la transparencia.

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Sobre esta herramienta

La herramienta ofrece un enfoque estructurado e independiente del modelo para interpretar cómo los decodificadores Transformer procesan tokens exponiendo distribuciones de atención e interacciones token-para-token.
Conceptualmente, el sistema recibe model_type, secuencia de entrada y configuración, calcula la atención y, opcionalmente, la relevancia basada en gradientes, y presenta resúmenes por capa y por cabeza junto con rutas decodificadas.
Beneficiarios: investigadores, ingenieros ML y equipos de QA que buscan transparencia, reproducibilidad y perspectivas de depuración para sistemas basados en Transformer. Valor único: enfoque en rutas centradas en el decodificador, atención cruzada entre codificador-decodificador y reportes de interpretabilidad exportables.
Funciones clave: extracción de matrices de atención, resúmenes por cabeza, mapeos de tokens, puntuaciones de rutas y exportación de informes. Casos de uso: auditoría de modelos, análisis de fallos e investigación de comportamientos de atención entre arquitecturas.

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Cómo usar

Proporcionar entradas: especificar model_type (encoder/decoder/encoder-decoder), suministrar la secuencia de tokens y modo de decodificación opcional.
Configurar límites y opciones: establecer max_tokens, atención_umbral y modo avanzado si aplica.
Ejecutar el análisis: realizar el decoding para producir mapas de atención, mapeos de tokens y puntuaciones de ruta.
Revisar salidas: inspeccionar interacciones por token, resúmenes por cabeza y por capa, y opciones de exportación.
Exportar resultados: descargar informes JSON o CSV para análisis fuera de línea.

Frequently Asked Questions

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¿Qué decodifica la herramienta?

La herramienta decodifica salidas de Transformer en interacciones token-a-token, distribuciones de atención y puntuaciones de ruta, permitiendo la interpretación de cómo fluye la atención a través de capas y cabezas sin entrenar modelos.

¿Qué modelos son compatibles?

Soporta arquitecturas Transformer comunes, incluyendo encoder-only, decoder-only y encoder-decoder (p. ej., BERT, GPT-2, T5), con soporte para cross-attention cuando aplica.

¿Qué formatos de datos se requieren?

Las entradas deben incluir una secuencia de tokens y salidas del modelo (matrices de atención, logits) en un esquema definido; las salidas se proporcionan como JSON con tokens, matrices y resúmenes.

¿Los datos son privados?

Los datos se procesan en su entorno; la herramienta no transmite datos a servicios externos a menos que lo elija. No modifica ni entrena ningún modelo durante el análisis.

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