Când interacționăm cu modele de limbaj AI precum ChatGPT, Llama sau DeepSeek, ne angajăm cu sisteme care conțin miliarde de parametri - dar ce înseamnă asta de fapt? Astăzi, vom pătrunde adânc în structura acestor rețele neurale masive și vom explora moduri fascinante de a vizualiza funcționarea lor internă.

Structura fundamentală a modelelor LLM

În esența lor, modelele de limbaj sunt rețele complexe de neuroni artificiali interconectați. Fiecare conexiune între acești neuroni are o pondere, pe care o numim parametru. Aceste ponderi determină modul în care informația circulă prin rețea și influențează în final rezultatele modelului. Când spunem că un model precum Llama-3 are 70 de miliarde de parametri, vorbim despre 70 de miliarde de numere individuale care lucrează împreună pentru a procesa și genera text.

Acești parametri nu sunt numere aleatorii - sunt ajustați cu atenție în timpul antrenamentului pentru a recunoaște tipare în limbaj. Gândește-te la ei ca la niște butoane minuscule pe care modelul le ajustează pe măsură ce învață, fiecare contribuind la înțelegerea limbajului, contextului și sensului.

Stocarea parametrilor în fișiere Tensor

Miliardele de parametri din modelele de limbaj sunt stocate în fișiere specializate numite fișiere tensor (de obicei cu extensia .safetensors). Aceste fișiere organizează parametrii în matrice multidimensionale, similar cu modul în care foile de calcul organizează datele în rânduri și coloane, dar cu capacitatea de a se extinde în multiple dimensiuni. Deși rolul fiecărei matrice nu este relevant pentru acest experiment scurt pe care îl realizăm, este important de observat că fiecare set de matrice (din fișierele tensor) are o funcție distinctivă în arhitectura LLM-ului.

Vizualizarea rețelelor neurale

Acestea sunt fișierele pe care vom încerca să le vizualizăm. Tehnicile tipice de vizualizare pentru rețelele neurale sunt: grafice liniare, histograme, grafice de rețea, grafice de suprafață 3D și hărți termice (heatmaps). Dintre aceste opțiuni, pentru exercițiul actual, am ales hărțile termice.

Vizualizarea prin hărți termice utilizează în mod specific această structură matriceală pentru a arăta tipare de ponderi, unde:

• Fiecare rând reprezintă un parametru
• Fiecare coloană reprezintă o dimensiune
• Valorile din celule sunt ponderile efective

Să începem cu primul nostru model pentru analiză: Llama 3.2 - 3B parametri. La început, putem observa în principal un tipar de "zgomot" fără tipare distinctive care să apară.

Să examinăm un model cu un număr puțin mai mare de parametri, Llama 3.3 - 70B. În timp ce tiparul de zgomot persistă, putem observa câteva tipare subtile care apar sub formă de linii verticale și orizontale. Aceste tipare sunt vizual intrigante, dar nu sunt încă suficient de substanțiale pentru o analiză semnificativă.

Ultima analiză se concentrează pe cel mai mare model open-source disponibil la momentul scrierii acestei postări de blog: DeepSeek - R1 (versiunea 3). În această etapă, vizualizările devin semnificativ mai intrigante. Observăm tipare dreptunghiulare distincte care apar în vizualizările fișierelor tensor, sugerând o organizare mai structurată a parametrilor modelului. Aceste formațiuni dreptunghiulare ridică o întrebare interesantă: Ar putea indica o formă de inteligență vizuală "măsurabilă" în cadrul acestor modele?

Deși este tentant să tragem concluzii, ar trebui să rămânem precauți în interpretarea noastră. Fără acces la modele cu numere și mai mari de parametri pentru comparație, este prematur să facem afirmații definitive despre ceea ce semnifică aceste tipare. Cu toate acestea, aceste observații oferă o concluzie interesantă pentru explorarea noastră experimentală.

Dacă sunteți interesați să vedeți aceste vizualizări în acțiune, CEO-ul nostru a creat un scurt videoclip explicativ al acestei analize, pe care îl puteți găsi aici.