sparse-autoencoder-training

SAELens：用于机制可解释性的稀疏自编码器

SAELens 是训练和分析稀疏自编码器（SAE）的主要库。SAE 是一种将多义神经网络激活分解为稀疏、可解释特征的技术。该库基于 Anthropic 关于单义性的突破性研究。

GitHub：jbloomAus/SAELens（1,100+ 星标）

问题：多义性与叠加

神经网络中的单个神经元具有多义性——它们会在多个语义上截然不同的上下文中激活。这是因为模型会使用叠加来表示多于神经元数量的特征，从而增加了可解释性的难度。

SAE 可以解决这个问题：它将稠密激活分解为稀疏、单义的特征。通常，对于任何给定输入，只有少量特征会激活，而且每个特征都对应一个可解释的概念。

何时使用 SAELens

在以下情况下使用 SAELens：

• 发现模型激活中的可解释特征
• 理解模型学到了哪些概念
• 研究叠加和特征几何结构
• 执行基于特征的引导或消融
• 分析与安全相关的特征（欺骗、偏见、有害内容）

以下情况可考虑其他方案：

• 需要基本的激活分析 → 直接使用 TransformerLens
• 想进行因果干预实验 → 使用 pyvene 或 TransformerLens
• 需要生产环境中的引导 → 考虑直接进行激活工程

安装

pip install sae-lens

要求：Python 3.10+，transformer-lens>=2.0.0

核心概念

SAE 学到的内容

SAE 通过稀疏瓶颈来重建模型激活：

Input Activation → Encoder → Sparse Features → Decoder → Reconstructed Activation
    (d_model)       ↓        (d_sae >> d_model)    ↓         (d_model)
                 sparsity                      reconstruction
                 penalty                          loss

损失函数：MSE(original, reconstructed) + L1_coefficient × L1(features)

关键验证（Anthropic 研究）

在《迈向单义性》（"Towards Monosemanticity"）中，人类评估者发现，70% 的 SAE 特征确实具有可解释性。发现的特征包括：

• DNA 序列、法律语言、HTTP 请求
• 希伯来语文本、营养声明、代码语法
• 情感、命名实体、语法结构

工作流 1：加载和分析预训练 SAE

步骤

from transformer_lens import HookedTransformer
from sae_lens import SAE

# 1. Load model and pre-trained SAE
model = HookedTransformer.from_pretrained("gpt2-small", device="cuda")
sae, cfg_dict, sparsity = SAE.from_pretrained(
    release="gpt2-small-res-jb",
    sae_id="blocks.8.hook_resid_pre",
    device="cuda"
)

# 2. Get model activations
tokens = model.to_tokens("The capital of France is Paris")
_, cache = model.run_with_cache(tokens)
activations = cache["resid_pre", 8]  # [batch, pos, d_model]

# 3. Encode to SAE features
sae_features = sae.encode(activations)  # [batch, pos, d_sae]
print(f"Active features: {(sae_features > 0).sum()}")

# 4. Find top features for each position
for pos in range(tokens.shape[1]):
    top_features = sae_features[0, pos].topk(5)
    token = model.to_str_tokens(tokens[0, pos:pos+1])[0]
    print(f"Token '{token}': features {top_features.indices.tolist()}")

# 5. Reconstruct activations
reconstructed = sae.decode(sae_features)
reconstruction_error = (activations - reconstructed).norm()

可用的预训练 SAE

发布版本	模型	层
gpt2-small-res-jb	GPT-2 Small	多个残差流
gemma-2b-res	Gemma 2B	残差流
HuggingFace 上的各种版本	搜索标签 saelens	各种

检查清单

• 使用 TransformerLens 加载模型
• 为目标层加载匹配的 SAE
• 将激活编码为稀疏特征
• 找出每个 token 激活度最高的特征
• 验证重建质量

工作流 2：训练自定义 SAE

步骤

from sae_lens import SAE, LanguageModelSAERunnerConfig, SAETrainingRunner

# 1. Configure training
cfg = LanguageModelSAERunnerConfig(
    # Model
    model_name="gpt2-small",
    hook_name="blocks.8.hook_resid_pre",
    hook_layer=8,
    d_in=768,  # Model dimension

    # SAE architecture
    architecture="standard",  # or "gated", "topk"
    d_sae=768 * 8,  # Expansion factor of 8
    activation_fn="relu",

    # Training
    lr=4e-4,
    l1_coefficient=8e-5,  # Sparsity penalty
    l1_warm_up_steps=1000,
    train_batch_size_tokens=4096,
    training_tokens=100_000_000,

    # Data
    dataset_path="monology/pile-uncopyrighted",
    context_size=128,

    # Logging
    log_to_wandb=True,
    wandb_project="sae-training",

    # Checkpointing
    checkpoint_path="checkpoints",
    n_checkpoints=5,
)

# 2. Train
trainer = SAETrainingRunner(cfg)
sae = trainer.run()

# 3. Evaluate
print(f"L0 (avg active features): {trainer.metrics['l0']}")
print(f"CE Loss Recovered: {trainer.metrics['ce_loss_score']}")

关键超参数

参数	典型值	效果
d_sae	4-16× d_model	特征更多，容量更高
l1_coefficient	5e-5 to 1e-4	值越高 = 越稀疏，准确度越低
lr	1e-4 to 1e-3	标准优化器学习率
l1_warm_up_steps	500-2000	防止特征过早死亡

评估指标

指标	目标值	含义
L0	50-200	每个 token 的平均激活特征数
CE Loss Score	80-95%	相对于原始模型恢复的交叉熵
死亡特征	<5%	从未激活的特征
解释方差	>90%	重建质量

检查清单

• 选择目标层和 hook 点
• 设置扩展因子（d_sae = 4-16× d_model）
• 调整 L1 系数以达到所需的稀疏度
• 启用 L1 预热以防止特征死亡
• 在训练期间监控指标（W&B）
• 验证 L0 和 CE 损失恢复情况
• 检查死亡特征比例

工作流 3：特征分析与引导

分析单个特征

from transformer_lens import HookedTransformer
from sae_lens import SAE
import torch

model = HookedTransformer.from_pretrained("gpt2-small", device="cuda")
sae, _, _ = SAE.from_pretrained(
    release="gpt2-small-res-jb",
    sae_id="blocks.8.hook_resid_pre",
    device="cuda"
)

# Find what activates a specific feature
feature_idx = 1234
test_texts = [
    "The scientist conducted an experiment",
    "I love chocolate cake",
    "The code compiles successfully",
    "Paris is beautiful in spring",
]

for text in test_texts:
    tokens = model.to_tokens(text)
    _, cache = model.run_with_cache(tokens)
    features = sae.encode(cache["resid_pre", 8])
    activation = features[0, :, feature_idx].max().item()
    print(f"{activation:.3f}: {text}")

特征引导

def steer_with_feature(model, sae, prompt, feature_idx, strength=5.0):
    """Add SAE feature direction to residual stream."""
    tokens = model.to_tokens(prompt)

    # Get feature direction from decoder
    feature_direction = sae.W_dec[feature_idx]  # [d_model]

    def steering_hook(activation, hook):
        # Add scaled feature direction at all positions
        activation += strength * feature_direction
        return activation

    # Generate with steering
    output = model.generate(
        tokens,
        max_new_tokens=50,
        fwd_hooks=[("blocks.8.hook_resid_pre", steering_hook)]
    )
    return model.to_string(output[0])

特征归因

# Which features most affect a specific output?
tokens = model.to_tokens("The capital of France is")
_, cache = model.run_with_cache(tokens)

# Get features at final position
features = sae.encode(cache["resid_pre", 8])[0, -1]  # [d_sae]

# Get logit attribution per feature
# Feature contribution = feature_activation × decoder_weight × unembedding
W_dec = sae.W_dec  # [d_sae, d_model]
W_U = model.W_U    # [d_model, vocab]

# Contribution to "Paris" logit
paris_token = model.to_single_token(" Paris")
feature_contributions = features * (W_dec @ W_U[:, paris_token])

top_features = feature_contributions.topk(10)
print("Top features for 'Paris' prediction:")
for idx, val in zip(top_features.indices, top_features.values):
    print(f"  Feature {idx.item()}: {val.item():.3f}")

常见问题与解决方案

问题：死亡特征比例过高

# WRONG: No warm-up, features die early
cfg = LanguageModelSAERunnerConfig(
    l1_coefficient=1e-4,
    l1_warm_up_steps=0,  # Bad!
)

# RIGHT: Warm-up L1 penalty
cfg = LanguageModelSAERunnerConfig(
    l1_coefficient=8e-5,
    l1_warm_up_steps=1000,  # Gradually increase
    use_ghost_grads=True,   # Revive dead features
)

问题：重建效果差（CE 恢复率低）

# Reduce sparsity penalty
cfg = LanguageModelSAERunnerConfig(
    l1_coefficient=5e-5,  # Lower = better reconstruction
    d_sae=768 * 16,       # More capacity
)

问题：特征难以解释

# Increase sparsity (higher L1)
cfg = LanguageModelSAERunnerConfig(
    l1_coefficient=1e-4,  # Higher = sparser, more interpretable
)
# Or use TopK architecture
cfg = LanguageModelSAERunnerConfig(
    architecture="topk",
    activation_fn_kwargs={"k": 50},  # Exactly 50 active features
)

问题：训练期间出现内存错误

cfg = LanguageModelSAERunnerConfig(
    train_batch_size_tokens=2048,  # Reduce batch size
    store_batch_size_prompts=4,    # Fewer prompts in buffer
    n_batches_in_buffer=8,         # Smaller activation buffer
)

与 Neuronpedia 集成

在 neuronpedia.org 浏览预训练的 SAE 特征：

# Features are indexed by SAE ID
# Example: gpt2-small layer 8 feature 1234
# → neuronpedia.org/gpt2-small/8-res-jb/1234

关键类参考

类	用途
SAE	稀疏自编码器模型
LanguageModelSAERunnerConfig	训练配置
SAETrainingRunner	训练循环管理器
ActivationsStore	激活值收集与批处理
HookedSAETransformer	TransformerLens + SAE 集成

参考文档

如需详细的 API 文档、教程和高级用法，请参阅 references/ 文件夹：

文件	内容
references/README.md	概览和快速入门指南
references/api.md	SAE、TrainingSAE 和配置的完整 API 参考
references/tutorials.md	关于训练、分析和引导的分步教程

外部资源

教程

• 基础加载与分析
• 训练稀疏自编码器
• ARENA SAE 课程

论文

• 迈向单义性 - Anthropic（2023）
• 单义性扩展 - Anthropic（2024）
• 稀疏自编码器发现高度可解释的特征 - Cunningham 等人（ICLR 2024）

官方文档

• SAELens 文档
• Neuronpedia - 特征浏览器

SAE 架构

架构	描述	用途
Standard	ReLU + L1 惩罚	通用用途
Gated	学习得到的门控机制	更好地控制稀疏性
TopK	恰好 K 个激活特征	保持稀疏性一致

# TopK SAE (exactly 50 features active)
cfg = LanguageModelSAERunnerConfig(
    architecture="topk",
    activation_fn="topk",
    activation_fn_kwargs={"k": 50},
)