模型介绍
中文整理Qwen-Scope：解码智能，释放潜能
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）。通过实施稀疏性约束，能够自动提取高度解耦、低冗余且显著更可解释的数据特征。
主要能力
Qwen-Scope可用于分析Qwen行为的内部机制，并具有模型优化的巨大潜力。应用场景包括：可引导的推理控制、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。
输入输出
输入：运行基础大语言模型，在选定层钩取残差流。输出：提取稀疏SAE特征激活。使用在基础模型上训练的SAE来探索训练后检查点的内部过程同样可行。
运行要求
基础模型：Qwen3.5-27B。运行环境需要支持PyTorch。
基本用法
每个检查点文件layer{n}.sae.pt为Python字典，包含四个张量：W_enc（编码器权重矩阵，形状81920×5120）、W_dec（解码器权重矩阵，形状5120×81920）、b_enc（编码器偏置，形状81920）、b_dec（解码器偏置，形状5120）。端到端演示：运行基础LLM，在选定层钩取残差流，然后提取稀疏SAE特征激活。仓库包含每个transformer层的SAE检查点（0-63层）。
限制
严格禁止将可解释性工具用于非科学研究目的干扰模型能力。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。本声明的最终解释权归项目所有者所有。
许可证
如在研究中使用这些SAE，请引用。许可证信息未明确提及。
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
完整仓库方式包含该固定版本中的权重、配置、分词器及说明文件；指定版本方式只下载所选文件或整组分片。多模态模型的投影文件、配置等依赖，请按作者说明配齐。
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使用前须知
运行模型需要的设备、工具与依赖，以原作者说明为准。
是否允许商用、修改和分发，请查看模型许可证。
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