Visualizando la geometría del espacio latente de LLMs con reducción de dimensionalidad
Descubre cómo visualizar la geometría oculta de los modelos de lenguaje como GPT-2 y LLaMa usando PCA y UMAP. Patrones sorprendentes en atención y MLP.
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ShapDBM transforma datos al espacio Shapley para crear mapas de fronteras de decisión más compactos, precisos y fáciles de interpretar. Mejora la visualización de clasificación.
ScaleMAP preserva densidad local y estructuras de vecindario que UMAP pierde. Ideal para transcriptómica y citometría de flujo.