黑匣子被打开了!能玩的Transformer可视化解释工具,本地运行GPT-2、还可实时推理

黑匣子被打开了!能玩的Transformer可视化解释工具,本地运行GPT-2、还可实时推理

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原标题:黑匣子被打开了!能玩的Transformer可视化解释工具,本地运行GPT-2、还可实时推理
关键字:模型,工具,文本,研究者,架构
文章来源:机器之心
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机器之心报道
编辑:杜伟、大盘鸡都 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 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。
因此,佐治亚理工学院和 IBM 研究院的几位研究者开发了一款基于 web 的开源交互式可视化工具「Transformer Explainer」,帮助非


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