Automatic-Circuit-Discovery

Automatic-Circuit-Discovery

推进神经网络可解释性研究的自动化工具

Automatic Circuit DisCovery (ACDC)项目提供了一套自动化工具,用于探索神经网络内部机制,提高模型可解释性。项目包含NeurIPS 2023聚焦论文的配套代码,实现了ACDC算法、计算图编辑功能和可编辑计算图的底层实现。基于TransformerLens库开发,支持Python 3.8+环境,并提供完整的安装和使用文档。该工具为研究人员提供了深入分析神经网络内部结构的新方法。

ACDC机器学习神经网络自动电路发现可解释性Github开源项目

Python 开放的拉取请求

自动电路发现

这是论文"面向机制可解释性的自动电路发现"(NeurIPS 2023 聚焦)的配套代码。

  • :zap: 要运行ACDC,请查看acdc/main.py,或<a href="https://colab.research.google.com/github/ArthurConmy/Automatic-Circuit-Discovery/blob/main/notebooks/colabs/ACDC_Main_Demo.ipynb">这个Colab笔记本</a>
  • :wrench: 要了解如何在模型的计算图中编辑边,请查看notebooks/editing_edges.py<a href="https://colab.research.google.com/github/ArthurConmy/Automatic-Circuit-Discovery/blob/main/notebooks/colabs/ACDC_Editing_Edges_Demo.ipynb">这个Colab笔记本</a>
  • :sparkle: 要理解完全可编辑计算图的底层实现,请查看<a href="https://colab.research.google.com/github/ArthurConmy/Automatic-Circuit-Discovery/blob/main/notebooks/colabs/ACDC_Implementation_Demo.ipynb">这个Colab笔记本</a>notebooks/implementation_demo.py

该库基于TransformerLens的抽象(HookPoint和标准化的HookedTransformer):mag_right:

安装:

首先,为MacLinux安装系统依赖。

然后,你需要Python 3.8+和Poetry来安装ACDC,如下所示

git clone git+https://github.com/ArthurConmy/Automatic-Circuit-Discovery.git cd Automatic-Circuit-Discovery poetry env use 3.10 # 或在conda或venv环境中 # 推荐Python 3.10,但可使用任何 >= 3.8的Python版本 poetry install

系统依赖

:penguin: Ubuntu Linux

sudo apt-get update && sudo apt-get install libgl1-mesa-glx graphviz build-essential graphviz-dev

你可能还需要apt-get install python3.x-dev,其中x是你的Python版本(另见问题pygraphviz安装故障排除

:apple: Mac OS X

在Mac上,你需要让pip(在poetry内)知道Graphviz库的路径。

brew install graphviz
export CFLAGS="-I$(brew --prefix graphviz)/include"
export LDFLAGS="-L$(brew --prefix graphviz)/lib"

复现结果

要复现ACDC运行的KL散度与边数的帕累托前沿,运行python experiments/launch_induction.py。同样,python experiments/launch_sixteen_heads.pypython subnetwork_probing/train.py用于生成其他方法的单个数据点,使用CLI帮助。所有这三个命令都可以生成wandb运行。我们使用notebooks/roc_plot_generator.py将wandb运行的数据处理成JSON文件(参见experiments/results/plots_data/Makefile中的命令),并使用notebooks/make_plotly_plots.py从这些JSON文件生成图表。

测试

从根目录运行

pytest -vvv -m "not slow"

这将只选择未标记为slow的测试。这些测试需要很长时间,适合偶尔运行,但不是每次都运行。

你可以通过以下命令运行慢速测试

pytest -s -m slow

贡献

我们欢迎关于代码不清晰的问题!

如果你的PR影响主演示,请重新运行

chmod +x experiments/make_notebooks.sh ./experiments/make_notebooks.sh

以自动将main.py转换为可工作的演示,并检查是否出现错误。这里转换的笔记本必须只包含#%% [markdown]纯markdown单元格和#%%带代码的单元格。

引用ACDC

如果你使用ACDC,请联系我们!你可以如下引用这项工作:

@inproceedings{conmy2023automated,
      title={Towards Automated Circuit Discovery for Mechanistic Interpretability}, 
      author={Arthur Conmy and Augustine N. Mavor-Parker and Aengus Lynch and Stefan Heimersheim and Adri{\`a} Garriga-Alonso},
      booktitle={Thirty-seventh Conference on Neural Information Processing Systems},
      year={2023},
      eprint={2304.14997},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.LG}
}

待办事项

<details> <summary>大部分已完成的待办事项列表</summary>

[ x ] 使TransformerLens安装为Neel的代码而不是我的PR

[ x ] 将hook_mlp_in添加到TransformerLens并删除hook_resid_mid(并测试以确保没有不良影响?)

[ x ] 从仓库中删除arthur-try-merge-tl引用

[ x ] 制作关于抽象的笔记本

[ ? ] 修复Induction Main示例中的巨大边缘大小和发生的变化

[ x ] 找到更好的方法来处理Colabs安装的版本控制...

[ ] 神经元级实验

[ ] 位置级实验

[ ] 边梯度下降实验

[ ] 实现电路中断论文

[ x ] 更好地管理tracr和其他依赖

[ ? ] 使SP测试工作(很多过时所以跳过)- 并检查SubnetworkProbing是否正确安装(没有__init__.pys!!!)

[ ? ] 使TransformerLens-main上失败的9个测试也通过

[ x ] 删除正在构建的代码库

</details>

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