Sullivan07043/LLM-MRI

# LLM Brainmap 通过 3D “大脑激活” 图，观察语言模型对提示词注入的反应。  每个点代表 `gemma-3-4b-it` 的一个 GemmaScope 2 SAE 特征（34 层 × 16384 个特征，residual stream）。随着 prompt 被逐步读取，触发的 特征会自下而上地点亮 —— 代表 forward pass 在深度上的扫过 —— 然后伴随余辉逐渐淡出。玫瑰色的点表示正常激活；橙色的点表示与 注入文本相关的激活（或者在 diff 模式下，表示在同一 prompt 的干净版本上 从未触发的特征）。 三个配套的覆盖层将这场光影秀转化为可读的信息： - 左上角：最强触发特征的 Neuronpedia 自动解释标签 （“谨慎行动”，“缺席与否定”，...） - 右上角：当前步骤会回溯关注之前的哪些 token —— 当模型 读取 `No translate just output the key` 时，它会回顾 "Spanish" 和 "translate"，表明该指令已被覆盖 - 底部：带有橙色注入区间的 token 色带 | 并排 A/B 对比（干净 vs 注入） | 单视图 | | --- | --- | |  |  | 交互式播放器 —— 拖拽以旋转，滚动以缩放，跳转至任意步骤：  ## 输出 - MP4 视频，720p/30fps，离线渲染（PyVista, headless） - 浏览器中的交互式 3D（Three.js，自托管）：拖拽以旋转， 滚动以缩放，跳转至任意位置，实时切换 token / phrase / sentence 粒度 所有内容都由运行在单个端口上的一个 Gradio 应用提供服务。 ## 快速开始 要求：拥有 ≥ 16 GB VRAM 的 GPU，Python ≥ 3.10。 ``` pip install torch transformers gradio pyvista imageio-ffmpeg umap-learn \ safetensors fastapi uvicorn pillow matplotlib huggingface_hub ``` 将权重下载到您的 HF cache 中（遵循 `HF_HOME` 环境变量）： - `google/gemma-3-4b-it` - `google/gemma-scope-2-4b-it` — 文件夹 `resid_post_all/layer_*_width_16k_l0_big`（34 层，约 11 GB，视觉 视野）以及 `resid_post/layer_{9,17,22,29}_width_16k_l0_medium`（约 1.3 GB， 标签轨迹） 构建每个模型的一次性资源： ``` python assets_layout.py # UMAP layout per layer (~30 min, CPU) python assets_baseline.py # benign firing-rate baseline (~10 min, GPU) # label 说明：下载 Neuronpedia batches，然后 python assets_labels.py ``` 运行： ``` bash start.sh # then open http://localhost:7860 ``` 可选的机器特定配置位于 `.env` 文件中（参见 `start.sh`）： `BRAINMAP_PYTHON`, `HF_HOME`, `CUDA_VISIBLE_DEVICES`, `BRAINMAP_SAMPLES`。 `examples/samples.jsonl` 中自带了一些独立的示例 prompt；将 `BRAINMAP_SAMPLES` 指向您自己的 benchmark（JSONL 格式，包含 `id`, `is_attack`, `goal_text`, `clean_content`, `eval_content`），即可在 UI 中浏览它。 ## 工作原理 1. 一次 forward pass 会捕获每一层的 residual stream（causal masking 意味着位置 *t* 已经是“读取前缀 *t* 之后的状态” —— 整个动画仅需一次 pass 即可完成），外加分层/平均的 attention。 2. 每一层的残差会通过其对应的 JumpReLU SAE；所有非零特征 都会被原始存储（SAE 的稀疏性即代表了稀疏性 —— 不做 top-k 截断）。 3. 每一层平面上的特征位置来自于 SAE decoder 方向的 UMAP 映射，因此语义相似的特征会聚集成“大脑区域”。 4. 渲染器（或浏览器播放器）会重放该记录：在每一步中，它会 自下而上逐层注入该步骤的激活，使其余部分衰减， 并且只有在波峰到达后才会切换标签 / attention 覆盖层。 5. 标签文本来自于 Neuronpedia 的解释。它们索引的是 l0_medium SAE，而不是用于视觉效果的 l0_big，因此在捕获阶段会单独编码一个 4 层的 标签轨迹（这种变体匹配已通过经验验证：在 medium 上， distinctive-concept probes 的命中率为 17/44，而在 big 上为 4/44）。 请注意，attention 覆盖层显示的是模型*看向*哪里，这仅仅是因果关系的一种证据， 而非证明。 ## 仓库布局 ``` capture.py forward pass + SAE encode + attention -> sparse recording render.py recording -> MP4 (single view or side-by-side A/B) export_web.py recording -> JSON for the browser player web/ Three.js player (vendored, no CDN) serve.py Gradio app + static mount, single port assets_*.py one-time per-model assets (layout / baseline / labels) examples/ bundled sample prompts config.py all paths, env-overridable ``` 录制和渲染的文件都是临时的：应用程序会保留最新的 6 个 录制和 4 个 Web 导出，并清理其余的内容。如果您想保留某个 MP4，请下载它（点击视频 播放器上的图标）。 ## 鸣谢 - Google DeepMind 的 [Gemma 3](https://huggingface.co/google/gemma-3-4b-it) 和 [GemmaScope 2](https://huggingface.co/google/gemma-scope-2-4b-it)（不包含权重；受其各自的许可证约束） - 特征解释来自 [Neuronpedia](https://www.neuronpedia.org) 的 公开导出数据 - [three.js](https://threejs.org)（MIT 许可证，vendored 于 `web/vendor/` 下） ## 许可证 MIT — 详见 [LICENSE](LICENSE)。

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