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通过干预来理解和改进PyTorch模型的库

pyvene是一个开源Python库，用于干预PyTorch模型的内部状态。干预在人工智能的许多领域都是一项重要操作，包括模型编辑、引导、鲁棒性和可解释性。

pyvene具有许多使干预变得简单的功能：

干预是基本原语，以字典形式指定，因此可以本地保存并作为可序列化对象通过HuggingFace共享。
干预可以组合和定制：您可以在多个位置、任意神经元集合（或其他粒度级别）上运行它们，并行或顺序执行，在生成式语言模型的解码步骤中运行等。
干预可以在任何PyTorch模型上开箱即用！无需从头定义新的模型类，各种架构（RNN、ResNet、CNN、Mamba）都可以轻松进行干预。

pyvene正在积极开发中，并不断改进 🫡

[!重要] 在https://stanfordnlp.github.io/pyvene/阅读pyvene文档！

安装

要安装pyvene的最新稳定版本：

pip install pyvene

或者，要安装最新版本，您可以克隆仓库并安装：

git clone git@github.com:stanfordnlp/pyvene.git
cd pyvene
pip install -e .

当您想更新时，只需在克隆的目录中运行git pull即可。

我们建议按以下方式导入库：

import pyvene as pv

引用

如果您使用此仓库，请考虑引用我们的库论文：

@inproceedings{wu-etal-2024-pyvene,
    title = "pyvene: A Library for Understanding and Improving {P}y{T}orch Models via Interventions",
    author = "Wu, Zhengxuan and Geiger, Atticus and Arora, Aryaman and Huang, Jing and Wang, Zheng and Goodman, Noah and Manning, Christopher and Potts, Christopher",
    editor = "Chang, Kai-Wei and Lee, Annie and Rajani, Nazneen",
    booktitle = "Proceedings of the 2024 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (Volume 3: System Demonstrations)",
    month = jun,
    year = "2024",
    address = "Mexico City, Mexico",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://aclanthology.org/2024.naacl-demo.16",
    pages = "158--165",
}