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原帖
2023-01-20 22:53
DeepMind 發(fā)布全新模型設計工具 Tracr：從可解釋邏輯反向搭建模型DeepMind 發(fā)布全新模型設計工具 Tracr：從可解釋邏輯反向搭建模型
「可解釋性」一直是深度學習難以繞過的難題，用戶無法理解模型的運行機制，也就無法放心地把模型應用到實際場景中。
最近來自蘇黎世聯(lián)邦理工學院和 DeepMind 的研究人員提出了一種全新的模型構造工具 Tracr，直接由人來根據(jù)「已知的機制」針對不同任務編寫代碼，然后由 Tracr 編譯成模型的權重，讓模型的解釋變得更輕松。
Tracr 的輸入為采用領域特定語言 RASP 編寫的代碼，輸出為標準的、僅包含解碼器的、類似 GPT 的 Transformer 結構的權重。
在實驗部分，研究人員使用 Tracr 創(chuàng)建了一系列 ground truth Transformers，實現(xiàn)了包括計算 token 頻率、排序和 Dyck-n 括號檢查等程序。 |
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