NLP之transformer：transformer-explainer的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略_transform explainer

作者：Guff_9hys | 2024-08-20 05:33:15

踩

transform explainer

NLP之transformer：transformer-explainer的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略

相关论文

《Transformer Explainer: Interactive Learning of Text-Generative Models》翻译与解读

地址	论文地址：https://arxiv.org/abs/2408.04619
时间	2024年8月8日
作者	Aeree Cho1, Grace C. Kim1, Alexander Karpekov*1 Alec Helbling1 , Zijie J. Wang1 , Seongmin Lee1 , Benjamin Hoover1,2, Duen Horng (Polo) Chau1
总结	背景痛点：尽管Transformer模型在诸多任务中获得广泛应用，但其内在工作原理对于许多人来说仍然是黑箱。现有的资源如博客、视频教程等往往着重于数学细节和模型实现，可能让初学者觉得复杂艰深。为AI从业人员设计的可视化工具通常关注神经元和层级别的可解释性，对新手来说也不太友好。解决方案：该论文提出了一个名为TRANSFORMER EXPLAINER的开源网页可视化工具，旨在帮助非专业人士学习文本生成Transformer模型(GPT-2)的工作原理。核心思路和步骤： >> 将模型结构分成多个抽象层级，用户可以从高级概览开始，再逐步深入查看低层次的数学运算细节。 >> 采用Sankey Diagram的视觉设计，展示数据在模型各组件间的流动转换过程。 >> 集成一个本地运行的GPT-2模型实例，用户可以输入自定义文本，实时观察模型内部是如何处理和预测下一个词的。 >> 支持交互式调整"温度"参数，直观展示它对输出概率分布和确定性/随机性的影响。优势： >> 无需安装任何软件或特殊硬件，任何人都可以在浏览器中使用。 >> 将高层次模型结构和低层次数学运算细节融合展示，有助于全面理解Transformer。 >> 支持用户输入和参数调整等交互操作，提高了学习的参与度和主动性。 >> 通过可视化和动画，降低了Transformer相关概念的理解门槛。 >> 开源和网页化的设计增加了教育资源的可及性。总的来说，该工具旨在通过交互式可视化和实践操作，帮助非专业人士逐步掌握Transformer模型的关键概念和工作机制。

transformer-explainer的简介

Transformer Explainer 具有一个在浏览器中直接运行的实时 GPT-2（小型）模型。该模型来源于 Andrei Karpathy 的 nanoGPT 项目的 PyTorch 实现，并已转换为 ONNX Runtime，以实现无缝的浏览器执行。界面使用 JavaScript 构建，前端框架使用 Svelte，动态可视化则通过 D3.js 实现。数值会根据用户输入实时更新。

官方地址：Transformer Explainer

transformer-explainer的安装和使用方法

官方在线演示地址：Transformer Explainer

相关工具在线演示地址：LLM Visualization

transformer-explainer的案例应用

持续更新中……

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/Guff_9hys/article/detail/1005456