sparse-autoencoder-training
Fornece orientação para treinar e analisar Sparse Autoencoders (SAEs) usando o SAELens para decompor ativações de redes neuronais em características interpretáveis. Use ao descobrir características interpretáveis, analisar superposição ou…
- Skills
- Investigação em IA
- 3
Para que serve e como usar
Uma skill que ensina o Claude Code a executar bem tarefas de investigação em ia. É conhecimento empacotado que o modelo passa a usar sempre que for relevante.
- Instale a skill (comando acima).
- No Claude Code, descreva o que precisa - a skill ativa-se sozinha quando o contexto encaixa.
- Não precisa de decorar comandos: fala em linguagem natural e a skill faz o resto.
Instalar (Claude Code)
mkdir -p .claude/skills/sparse-autoencoder-training && curl -fsSL https://doutorai.pt/data/lib/skills__sparse-autoencoder-training.md -o .claude/skills/sparse-autoencoder-training/SKILL.mdCole este comando no terminal, na pasta do seu projeto, e o componente é instalado automaticamente.
Conteúdo
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name: sparse-autoencoder-training
description: Provides guidance for training and analyzing Sparse Autoencoders (SAEs) using SAELens to decompose neural network activations into interpretable features. Use when discovering interpretable features, analyzing superposition, or studying monosemantic representations in language models.
version: 1.0.0
author: Orchestra Research
license: MIT
tags: [Sparse Autoencoders, SAE, Mechanistic Interpretability, Feature Discovery, Superposition]
dependencies: [sae-lens>=6.0.0, transformer-lens>=2.0.0, torch>=2.0.0]
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# SAELens: Sparse Autoencoders for
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