模型详情
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、低冗余且显著更易解释的数据特征。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。
主要能力
通过稀疏性约束提取特征，实现模型内部过程的可解释性分析。支持多种应用场景：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 LLM，在选定层钩取残差流
输出：稀疏 SAE 特征激活
运行要求
基础模型：Qwen3.5-27B
SAE 宽度：81920
隐藏层大小：5120
扩展因子：16×
Top-K：100
钩取点：残差流
覆盖层数：0-63（共64层）
文件格式：PyTorch .pt 字典
基本用法
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。在大多数情况下，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也是合理的。
限制
严禁将可解释性工具用于非科学研究目的来干扰模型能力，或制造、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，并承担由此产生的一切法律责任。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，请引用相关技术报告。
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
运行环境运行模型需要的设备、工具与依赖，以原作者说明为准。
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