模型详情
模型介绍
中文整理模型名称
Qwen-Scope
模型用途
Qwen-Scope 是基于 Qwen3 和 Qwen3.5 系列模型训练的可解释性模块。该模块在 Qwen 的隐藏层中集成并训练了稀疏自编码器（SAE），通过稀疏约束自动提取高度解耦、低冗余且显著更易解释的数据特征。Qwen-Scope 可用于分析 Qwen 模型的内部工作机制，并具有模型优化的潜力。
主要能力
通过稀疏约束提取解耦的低冗余特征；支持从残差流中提取特征激活；可应用于可控推理引导、评估样本分布分析与比较、数据分类与合成、模型训练与优化等场景。
输入输出
输入：基础语言模型的前向传播过程，在选定层挂载到残差流
输出：稀疏 SAE 特征激活
运行要求
基础模型：Qwen3.5-9B-Base
SAE 宽度：65536
隐藏层大小：4096
扩展因子：16×
Top-K：50
挂载点：残差流
覆盖层数：0-31（共32层）
文件格式：PyTorch .pt 字典
基本用法
端到端演示：运行基础语言模型，在选定层挂载残差流，提取稀疏 SAE 特征激活。使用在基础模型上训练的 SAE 来探索后训练检查点的内部过程同样可行。
限制
禁止将可解释性工具用于非科学研究目的来干扰模型能力；禁止制造、生成和传播违反公序良俗和社会主义核心价值观的有害信息，包括色情、暴力、歧视或煽动性内容。违规者将被自动终止授权并承担一切法律责任。
许可证
未明确提供
优先采用原作者提供的中文模型卡片；仅有英文说明时由闲社AI翻译整理。重要参数、许可证和商用范围请以原文为准。
你将获得什么
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使用前须知
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