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attribution-patching

majiayu000
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Über

Attributions-Patching ist eine gradientenbasierte Technik, die die Ergebnisse von Aktivierungs-Patching in einem einzigen Rückwärtsdurchlauf annähert und so eine skalierbare Analyse von Tausenden von Modellkomponenten gleichzeitig ermöglicht. Verwenden Sie diese Methode, wenn herkömmliches Aktivierungs-Patching zu langsam ist oder wenn Sie viele Komponenten auf einmal analysieren müssen. Sie funktioniert, indem Gradienten einer Ausgabemessgröße in Bezug auf korrumpierte Aktivierungen berechnet und mit der Differenz zwischen sauberen und korrumpierten Aktivierungswerten multipliziert werden.

Schnellinstallation

Claude Code

Empfohlen
Primär
npx skills add majiayu000/claude-skill-registry -a claude-code
Plugin-BefehlAlternativ
/plugin add https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry
Git CloneAlternativ
git clone https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry.git ~/.claude/skills/attribution-patching

Kopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren

GitHub Repository

majiayu000/claude-skill-registry
Pfad: skills/data/attribution-patching
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