模型介绍
中文整理模型用途
Gemma Scope 2 是一个全面开源的稀疏自编码器（SAE）和转码器套件，专为 Gemma 3 模型系列设计。该套件覆盖 270M、1B、4B、12B 和 27B 等多种参数规模的预训练和指令微调模型。稀疏自编码器可被视为一种“显微镜”，用于将模型的内部激活分解为底层概念，帮助理解模型的内部工作机制。
主要能力
该套件提供三层不同位置的稀疏自编码器和转码器，涵盖模型的每个层。包括单层模型（残差流、注意力输出、MLP 输出处的 SAE）和多层模型（部分残差流交叉编码器、跨层转码器）。单层模型在 4 个不同层深（25%、50%、65%、85%）训练，提供多种宽度和 L0 值选择。
运行要求
宽度规格：16k、64k、256k、1M。L0 目标值：小（10-20）、中（30-60）、大（60-150）。建议使用 64k 或 256k 宽度，L0 推荐使用“中”级别，适用于大多数任务。
基本用法
单层模型文件夹包括：resid post（残差流 SAE）、attn out（注意力输出 SAE）、mlp out（MLP 输出 SAE）、transcoder（转码器），各包含 4 个特定层的模型。多层模型文件夹包括：crosscoder（弱因果交叉编码器）和 clt（跨层转码器）。使用时可访问 Neuronpedia 了解各模型的特征检测能力。
许可证
CC BY 4.0（知识共享署名 4.0 国际许可）
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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