终于有人将Transformer可视化了！

主要观点总结

文章介绍了一款名为Transformer Explainer的基于web的开源交互式可视化工具，该工具旨在帮助非专业人士了解Transformer的高级模型结构和低级数学运算。文章阐述了Transformer的工作原理及其在现代AI领域的应用，特别是AI聊天机器人领域。文章还描述了Transformer Explainer的工具设计原则，包括降低复杂性、交互性增强理解和参与等。此外，文章还介绍了该工具在实际教学场景中的应用，并提到了未来的工作计划。

关键观点总结

关键观点1: Transformer Explainer是一款基于web的开源交互式可视化工具，用于解释Transformer的内部工作原理。

该工具采用桑基图可视化设计，紧密集成了对Transformer结构进行总结的模型概述，并允许用户在多个抽象层级之间平滑过渡，以可视化低级数学运算和高级模型结构之间的相互作用。

关键观点2: Transformer Explainer具有实时推理功能，并集成了实时GPT-2模型。

用户可以使用现代前端框架在浏览器本地运行，并交互式地试验自己的输入文本，实时观察Transformer内部组件和参数如何协同工作以预测下一个token。

关键观点3: Transformer Explainer的设计原则包括降低复杂性、交互性增强理解和参与等。

通过多级抽象展示信息，采用一致的视觉语言和动画序列帮助用户理解架构中的重复模式，同时保持数据的端到端流程。

关键观点4: Transformer Explainer在实际教学场景中有广泛应用。

例如，自然语言处理课程的教师可以使用该工具帮助学生理解Transformer的工作原理，增强学生的参与感和实验能力。

关键观点5: 研究者正在增强Transformer Explainer的交互式解释来改善学习体验，并通过WebGPU提升推理速度。

他们计划进行用户研究，评估该工具的效能和可用性，并收集用户反馈以改进和发展该工具。

文章预览

转自：网络 都 2024 年，还有人不了解 Transformer 工作原理吗？快来试一试这个交互式工具吧。 2017 年，谷歌在论文《Attention is all you need》中提出了 Transformer，成为了深度学习领域的重大突破。该论文的引用数已经将近 13 万，后来的 GPT 家族所有模型也都是基于 Transformer 架构，可见其影响之广。 作为一种神经网络架构，Transformer 在从文本到视觉的多样任务中广受欢迎，尤其是在当前火热的 AI 聊天机器人领域。 不过，对于很多非专业人士来说，Transformer 的内部工作原理仍然不透明，阻碍了他们的理解和参与进来。因此，揭开这一架构的神秘面纱尤其必要。但很多博客、视频教程和 3D 可视化往往强调数学的复杂性和模型实现，可能会让初学者无所适从。同时为 AI 从业者设计的可视化工作侧重于神经元和层级可解释性，对于非专业人士来说具有挑战性 ………………………………