黑匣子被打开了？能玩的Transformer可视化解释工具！

机器学习算法与Python学习 · 公众号 · · 2024-08-13 10:44

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机器之心报道

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」，帮助非专业人士了解 Transformer 的高级模型结构和低级数学运算。如下图 1 所示。

Transformer Explainer 通过文本生成来解释 Transformer 内部工作原理，采用了桑基图可视化设计，灵感来自最近将 Transformer 视为动态系统的工作，强调了输入数据如何流经模型组件。从结果来看，桑基图有效地说明了信息如何在模型中传递，并展示了输入如何通过 Transformer 操作进行处理和变换。

在内容上，Transformer Explainer 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，帮助他们全面理解 Transformer 中的复杂概念。

在功能上，Transformer Explainer 在提供基于 web 的实现之外，还具有实时推理的功能。与现有很多需要自定义软件安装或缺乏推理功能的工具不同，它集成了一个实时 GPT-2 模型，使用现代前端框架在浏览器本地运行。用户可以交互式地试验自己的输入文本，并实时观察 Transformer 内部组件和参数如何协同工作以预测下一个 token。

在意义上，Transformer Explainer 拓展了对现代生成式 AI 技术的访问，且不需要高级计算资源、安装或编程技能。而之所以选择 GPT-2，是因为该模型知名度高、推理速度快，并且与 GPT-3、GPT-4 等更高级的模型在架构上相似。

论文地址： https://arxiv.org/pdf/2408.04619
GitHub 地址： http://poloclub.github.io/transformer-explainer/
类LLM可视化在线体验地址： https://t.co/jyBlJTMa7m

既然支持自己输入，我们测试了一下「what a beautiful day」，运行结果如下图所示。

黑匣子被打开了？能玩的Transformer可视化解释工具！

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