黑匣子被打開(kāi)了！能玩的Transformer可視化解釋工具，本地運(yùn)行GPT-2、還可實(shí)時(shí)推理

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文章來(lái)源：機(jī)器之心
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機(jī)器之心報(bào)道
編輯：杜偉、大盤(pán)雞都 2024 年，還有人不了解 Transformer 工作原理嗎？快來(lái)試一試這個(gè)交互式工具吧。2017 年，谷歌在論文《Attention is all you need》中提出了 Transformer，成為了深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重大突破。該論文的引用數(shù)已經(jīng)將近 13 萬(wàn)，后來(lái)的 GPT 家族所有模型也都是基于 Transformer 架構(gòu)，可見(jiàn)其影響之廣。
作為一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，Transformer 在從文本到視覺(jué)的多樣任務(wù)中廣受歡迎，尤其是在當(dāng)前火熱的 AI 機(jī)器人領(lǐng)域。不過(guò)，對(duì)于很多非專(zhuān)業(yè)人士來(lái)說(shuō)，Transformer 的內(nèi)部工作原理仍然不透明，阻礙了他們的理解和參與進(jìn)來(lái)。因此，揭開(kāi)這一架構(gòu)的神秘面紗尤其必要。但很多博客、視頻教程和 3D 可視化往往強(qiáng)調(diào)數(shù)學(xué)的復(fù)雜性和模型實(shí)現(xiàn)，可能會(huì)讓初學(xué)者無(wú)所適從。同時(shí)為 AI 從業(yè)者設(shè)計(jì)的可視化工作側(cè)重于神經(jīng)元和層級(jí)可解釋性，對(duì)于非專(zhuān)業(yè)人士來(lái)說(shuō)具有挑戰(zhàn)性。
因此，佐治亞理工學(xué)院和 IBM 研究院的幾位研究者開(kāi)發(fā)了一款基于 web 的開(kāi)源交互式可視化工具「Transformer Explainer」，幫助非

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