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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 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。
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」，帮助非原文链接：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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