Коллаборация ученных из АИРИ, ВШЭ, Сколтеха, МТУСИ и Сбера, посвященная интерпретации больших языковых моделей с помощью SAE - разреженных автоэнкдеров. В репозитории находится код, демонстрирующий, как SAE могут выявлять и корректировать специфические признаки рассуждения внутри больших языковых моделей. Авторы анализируют активации модели при генерации цепочек рассуждений, используя специальную метрику ReasonScore, которая показывает, насколько конкретная латентная компонента связана с логическими словами и фразами. Далее исследователи показывают, как выборочно усиливать такие признаки в процессе генерации: при steering повышается склонность модели к пошаговым объяснениям, перепроверке вычислений и более глубокому анализу. Эксперименты на ряде задач (например, MATH-500) подтверждают, что подобная тонкая настройка увеличивает как количество промежуточных выводов, так и общее качество ответа. Код может быть полезен специалистам, занимающимся интерпретацией внутренних представлений LLM, DL-инженерам и DS-специалистам
Коллаборация ученных из АИРИ, ВШЭ, Сколтеха, МТУСИ и Сбера, посвященная интерпретации больших языковых моделей с помощью SAE - разреженных автоэнкдеров. В репозитории находится код, демонстрирующий, как SAE могут выявлять и корректировать специфические признаки рассуждения внутри больших языковых моделей. Авторы анализируют активации модели при генерации цепочек рассуждений, используя специальную метрику ReasonScore, которая показывает, насколько конкретная латентная компонента связана с логическими словами и фразами. Далее исследователи показывают, как выборочно усиливать такие признаки в процессе генерации: при steering повышается склонность модели к пошаговым объяснениям, перепроверке вычислений и более глубокому анализу. Эксперименты на ряде задач (например, MATH-500) подтверждают, что подобная тонкая настройка увеличивает как количество промежуточных выводов, так и общее качество ответа. Код может быть полезен специалистам, занимающимся интерпретацией внутренних представлений LLM, DL-инженерам и DS-специалистам
Most people buy Bitcoin via exchanges, such as Coinbase. Exchanges allow you to buy, sell and hold cryptocurrency, and setting up an account is similar to opening a brokerage account—you’ll need to verify your identity and provide some kind of funding source, such as a bank account or debit card. Major exchanges include Coinbase, Kraken, and Gemini. You can also buy Bitcoin at a broker like Robinhood. Regardless of where you buy your Bitcoin, you’ll need a digital wallet in which to store it. This might be what’s called a hot wallet or a cold wallet. A hot wallet (also called an online wallet) is stored by an exchange or a provider in the cloud. Providers of online wallets include Exodus, Electrum and Mycelium. A cold wallet (or mobile wallet) is an offline device used to store Bitcoin and is not connected to the Internet. Some mobile wallet options include Trezor and Ledger.
How Does Bitcoin Work?
Bitcoin is built on a distributed digital record called a blockchain. As the name implies, blockchain is a linked body of data, made up of units called blocks that contain information about each and every transaction, including date and time, total value, buyer and seller, and a unique identifying code for each exchange. Entries are strung together in chronological order, creating a digital chain of blocks. “Once a block is added to the blockchain, it becomes accessible to anyone who wishes to view it, acting as a public ledger of cryptocurrency transactions,” says Stacey Harris, consultant for Pelicoin, a network of cryptocurrency ATMs. Blockchain is decentralized, which means it’s not controlled by any one organization. “It’s like a Google Doc that anyone can work on,” says Buchi Okoro, CEO and co-founder of African cryptocurrency exchange Quidax. “Nobody owns it, but anyone who has a link can contribute to it. And as different people update it, your copy also gets updated.”
