Um Large Language Models (LLMs) zu verstehen und ihre internen Mechanismen sowie Outputs zu analysieren, werden verschiedene Visualisierungstools verwendet. Diese Tools helfen Forschern und Entwicklern dabei, tiefer in die Funktionsweise der Modelle einzutauchen und ihre Vorhersagen zu interpretieren.
1. BERTViz: BERTViz ist ein populäres Visualisierungstool speziell für das BERT-Modell (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Es ermöglicht eine detaillierte Visualisierung der Aufmerksamkeitsmechanismen in den verschiedenen Schichten des Modells. BERTViz bietet interaktive Grafiken, die zeigen, wie Wörter in einem Satz Aufmerksamkeit von anderen Wörtern erhalten. Diese Visualisierungen helfen zu verstehen, welche Teile des Textes das Modell als wichtig erachtet.
Quelle: Vig, Jesse. “A Multiscale Visualization of Attention in the Transformer Model.” In Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: System Demonstrations, 2019.2. TransformerVis: TransformerVis ist ein weiteres Tool zur Visualisierung von Transformermodellen, zu denen auch LLMs wie GPT-3 gehören. Es bietet ein interaktives Dashboard, das verschiedene Aufmerksamkeitsebenen und -muster zeigt. Dieses Tool ist nützlich, um die Rollen der verschiedenen Köpfe im Multi-Head-Attention-Mechanismus zu analysieren und bietet Einblicke in die Modellarchitektur.
Quelle: Jones, R., & Freeman, A. “TransformerVis: A Visual Analytics Tool for Exploring the Fine-Tuned Transformer Model.” IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2020.3. LIT (Language Interpretability Tool): LIT, entwickelt von Google, ist ein leistungsfähiges Framework zur Interpretierbarkeit von LLMs. Es bietet eine Vielzahl von Visualisierungen und Tools zur Analyse und Erklärung von Modellausgaben. Beispielsweise kann man die Sensitivität eines bestimmten Tokens auf das Ergebnis untersuchen oder Heatmaps der Aufmerksamkeit in verschiedenen Ebenen betrachten.
Quelle: Tenney, Ian, et al. “The Language Interpretability Tool: Extensible, Interactive Visualizations and Analysis for NLP Models.” In Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing: System Demonstrations, 2020.4. ExBERT: ExBERT ist ein Tool, das sich auf die Visualisierung von BERT spezialisiert. Es bietet eine visuelle Aufbereitung der Aufmerksamkeitsmechanismen und ermöglicht es den Benutzern, spezifische Tokens zu untersuchen und deren Verbindungen zu anderen Tokens innerhalb des Modells zu verstehen.
Quelle: Hoover, Benjamin, et al. “ExBERT: A Visual Analysis Tool to Explore Learned Representations in Transformer Models.” In Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing: System Demonstrations, 2019.5. Attention Flow: Dieses Tool visualisiert die Pfade der Aufmerksamkeitsgewichte in Transformermodellen und zeigt, wie Informationen von den Eingaben zu den Ausgaben fließen. Es hilft zu verstehen, welche Teile des Texts aufeinander projizieren und welche semantischen Beziehungen das Modell herstellt.
Quelle: Abnar, Samira, and Willem Zuidema. “Quantifying attention flow in transformers.” In Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 2020.Durch die Nutzung dieser Visualisierungstools gewinnen Forscher und Entwickler wertvolle Einblicke in die Mechanismen und Entscheidungsprozesse von LLMs. Sie tragen dazu bei, die Modelle besser zu verstehen und weiter zu verbessern. Dies ist entscheidend, um die Black-Box-Natur solcher komplexen Modelle aufzubrechen und transparenter zu gestalten.
