Заглянуть в «мозг» нейросети: новый подход к анализу LLM

Когда мы работаем с языковыми моделями, часто возникает ощущение «чёрного ящика» — мы видим входные промпты и выходные ответы, но что происходит внутри модели остаётся загадкой. Новый open-source инструмент предлагает уникальный способ заглянуть в процесс «мышления» LLM через визуализацию скрытых состояний (hidden states).

💡

Скрытые состояния — это внутренние представления информации в нейронной сети на каждом слое. Анализируя их, можно понять, как модель обрабатывает и трансформирует информацию на разных этапах «размышления».

Физическая аналогия: как работает инструмент

Разработчики инструмента использовали оригинальную физическую аналогию: представьте, что скрытые состояния — это частицы в многомерном пространстве. Их движение и взаимодействие можно визуализировать, отслеживая траектории «мыслительного процесса» модели.

Инструмент работает следующим образом:

Захватывает скрытые состояния на каждом слое LLM во время инференса
Применяет методы снижения размерности (t-SNE, UMAP) для визуализации
Создает интерактивные графики, показывающие эволюцию представлений
Сравнивает разные модели на одних и тех же промптах

1Установка и базовое использование

pip install llm-thought-visualizer
# Или из репозитория
git clone https://github.com/llm-visualizer/hidden-states-viz.git
cd hidden-states-viz
pip install -e .

from llm_viz import ThoughtVisualizer
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# Загружаем модель (поддерживаются Llama, Qwen и другие)
model_name = "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# Инициализируем визуализатор
viz = ThoughtVisualizer(model, tokenizer)

# Анализируем промпт
prompt = "Объясни, как работает гравитация"
trajectory = viz.capture_thought_trajectory(prompt)

# Визуализируем
viz.plot_trajectory_3d(trajectory, save_path="gravity_thought.png")

Ключевые возможности инструмента

Функция	Описание	Практическое применение
Сравнение моделей	Визуализация различий в обработке между Llama, Qwen и другими	Выбор оптимальной модели для задачи
Анализ промптов	Понимание, как разные формулировки влияют на внутренние представления	Оптимизация промптов для лучших результатов
Дебаггинг ошибок	Выявление слоёв, где модель «сбивается с пути»	Поиск причин галлюцинаций и ошибок
Траектории мышления	3D-визуализация эволюции представлений по слоям	Исследование процесса reasoning

Сравнение с альтернативами

Существуют и другие инструменты для анализа LLM, но у этого есть несколько уникальных преимуществ:

В отличие от традиционных методов анализа внимания (attention visualization), этот инструмент фокусируется на скрытых состояниях, что даёт более глубокое понимание внутренних преобразований информации.

Основные альтернативы:

Transformers Interpret — фокусируется на атрибуции важности токенов
BertViz — специализируется на визуализации внимания
Captum — библиотека для интерпретируемости от Meta
Ecco — показывает предсказания на каждом шаге генерации

Новый инструмент дополняет эти подходы, предлагая уникальный взгляд на «мыслительный процесс» через физическую аналогию траекторий в пространстве признаков.

Примеры использования в реальных задачах

Пример 1: Анализ различий между моделями

В нашем исследовании Llama 3.3 8B-Instruct вышла в GGUF: тесты и сравнения мы использовали этот инструмент для сравнения внутренней обработки математических задач в разных моделях.

# Сравнение Llama 3.3 и Qwen на математической задаче
models = ["meta-llama/Llama-3.3-8B-Instruct", "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"]
problem = "Реши уравнение: 2x + 5 = 15"

for model_name in models:
    viz = ThoughtVisualizer.from_pretrained(model_name)
    trajectory = viz.capture_thought_trajectory(problem)
    # Анализ показывает, что Llama использует более прямолинейный путь решения,
    # в то время как Qwen делает больше «обходных манёвров»

Пример 2: Отладка проблем с безопасностью

Интересное применение — анализ того, как модели обрабатывают опасные запросы. В статье Почему ИИ видит суицидальные мысли, но всё равно даёт опасные инструкции? мы обсуждали эту проблему. Инструмент позволяет увидеть, в каких слоях модель «распознаёт» опасность, но затем игнорирует эту информацию.

Важно: Этот инструмент не заменяет полноценные тесты безопасности, но помогает понять механизмы принятия решений в LLM.

Пример 3: Оптимизация промптов для RAG-систем

При разработке RAG-систем качество промптов критически важно. Инструмент помогает увидеть, как разные формулировки запросов влияют на внутренние представления модели:

# Тестируем разные промпты для одного запроса
prompts = [
    "Найди информацию о Python",
    "Поищи документацию по Python",
    "Мне нужны сведения о языке программирования Python"
]

for prompt in prompts:
    trajectory = viz.capture_thought_trajectory(prompt)
    # Анализ показывает, какие формулировки создают наиболее
    # «сфокусированные» траектории в пространстве признаков

Кому будет полезен этот инструмент?

Исследователям LLM: Для глубокого анализа внутренней работы моделей, сравнения архитектур и понимания механизмов reasoning.

Инженерам промптов: Для оптимизации формулировок на основе того, как модель их внутренне обрабатывает. Это особенно полезно в контексте фреймворков для прокачки reasoning.

Разработчикам AI-приложений: Для отладки и улучшения работы LLM в production-системах.

Педагогам и студентам: Для наглядной демонстрации работы нейронных сетей.

Ограничения и будущее развитие

Как и любой инструмент, этот имеет свои ограничения:

Высокие требования к памяти для больших моделей
Ограниченная поддержка некоторых архитектур
Интерпретация визуализаций требует экспертизы

Однако развитие инструмента продолжается. Планируется интеграция с популярными фреймворками вроде MLC для запуска в браузере и поддержка новых моделей, таких как WeDLM от Tencent.

Заключение

Python-инструмент для визуализации скрытых состояний LLM представляет собой мощный инструмент для исследователей и разработчиков, работающих с языковыми моделями. Его уникальный подход с физической аналогией и фокус на траекториях «мыслительного процесса» открывает новые возможности для анализа, отладки и оптимизации LLM.

Как показали исследования вроде психиатрического анализа LLM, понимание внутренней работы моделей критически важно для их безопасного и эффективного использования. Этот инструмент делает ещё один шаг в направлении «прозрачного ИИ», где мы не только получаем ответы, но и понимаем, как они были получены.

Для тех, кто хочет глубже погрузиться в тему, рекомендую также ознакомиться с готовыми промптами для тестирования LLM и исследованиями о том, как LLM изменили нашу работу.