2.6K Star，终于有人把Transformer可视化了！
2.6K Star！通过文本生成任务来可视化Transformer的运行流程，允许使用自己自定义的文本输入，帮助你更加深入的理解Transformer的工作原理！快Mark一下吧！支持本地运行！探索现在生成式AI技术。结尾附项目地址
Transformer介绍
什么是Transformer
Transformer 是一种基于自注意力（self-attention）机制的深度学习模型，最初由 Vaswani 等人在 2017 年的论文《Attention is All You Need》中提出。该模型在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大的成功，并逐渐被应用于计算机视觉、语音识别等其他领域。Transformer 的核心思想是通过自注意力机制来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系，从而避免了传统序列模型（如循环神经网络 RNN 或长短时记忆网络 LSTM）中的顺序处理限制，提高了处理速度和效果。
Transformer的组成部分
Transformer 模型主要由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。
编码器（Encoder）
• 输入嵌入（Input Embedding）：将输入序列（如单词序列）转换为高维空间中的向量表示。
• 位置编码（Positional Encoding）：由于 Transformer 模型本身不包含循环或卷积结构，无法捕捉序列中的位置信息，因此需要额外的位置编码来补充这一信息。
• 自注意力层（Self-Attention Layer）：这是 Transformer 的核心部分，通过计算序列中每个元素与其他所有元素之间的注意力权重，来捕捉序列内部的依赖关系。
• 前馈神经网络（Feed Forward Neural Network）：每个自注意力层之后通常跟随一个前馈神经网络，用于进一步处理自注意力层的输出。
• 层归一化（Layer Normalization）和残差连接（Residual Connection）：用于稳定训练过程，防止梯度消失或爆炸。
解码器（Decoder）
解码器的结构与编码器类似，但包含额外的自注意力层和编码器-解码器注意力层（Encoder-Decoder Attention Layer）。
• 自注意力层：与编码器中的自注意力层类似，但在这里是遮蔽的（Masked），以防止模型在生成当前位置的输出时看到未来的信息。
• 编码器-解码器注意力层：允许解码器关注到编码器的输出，从而利用编码器的信息来生成输出序列。
Transformer的优点
• 并行处理：由于自注意力机制不依赖于序列中的先前元素，Transformer 可以并行处理整个序列，显著提高了处理速度。
• 长距离依赖：自注意力机制使得 Transformer 能够有效地捕捉序列中的长距离依赖关系。
• 灵活性：Transformer 模型可以灵活地应用于各种任务，如文本分类、序列标注、机器翻译等。
Transformer的应用
Transformer 模型及其变体（如 BERT、GPT 等）在自然语言处理领域取得了巨大的成功，推动了该领域的快速发展。此外，Transformer 也被应用于计算机视觉、语音识别、强化学习等其他领域，展现了其强大的通用性和可扩展性。
Transformer可视化项目介绍
Transformer Explainer通过桑基图展示Transformer内部工作原理，集成模型概述，支持多层级可视化，实现实时GPT推理。用户可试验文本，理解模型如何预测token，无需高门槛即可探索现代生成式AI技术。
在本地运行
要环境求
• Node.js v20 or higher
• NPM v10 or higher
安装步骤
git clone https://github.com/poloclub/transformer-explainer.git
cd transformer-explainer
npm install
npm run dev浏览器访问
在浏览器输入：http://localhost:5173，即可访问
项目地址
https://github.com/poloclub/transformer-explainer
