عن المشروع

Transformer Explainer هي أداة تصور تعليمية من نادي بولو في Georgia Tech تساعد الناس على فهم كيفية عمل نماذج توليد النصوص القائمة على المحولات مثل GPT. بدلاً من وصف البنية بالنثر فقط، تشغّل نموذج GPT-2 مباشرة في المتصفح حتى يتمكن المستخدمون من إدخال نصوصهم الخاصة وملاحظة، في الوقت الفعلي، كيف تتحد المكونات والعمليات الداخلية للتنبؤ بالرموز التالية. نقاط رئيسية من المستودع: - تعلم تفاعلي: يجرب المستخدمون نصوصهم المدخلة ويرون التدفق الداخلي للنموذج أثناء توليده للتنبؤات. - يعمل في المتصفح: نموذج GPT-2 حي يُنفَّذ من جانب العميل، فلا حاجة لإعداد استدلال من جانب الخادم للعرض التجريبي المستضاف. - عرض تجريبي عام: متاح على poloclub.github.io/transformer-explainer، مع فيديو تجريبي مرتبط على YouTube. - مدعوم بالبحث: موصوف في ورقة بعنوان "Transformer Explainer: Learning LLM Transformers with Interactive Visual Explanation and Experimentations" منشورة في Proceedings of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems، مع مدخل على arXiv (2408.04619). - تطوير محلي: يتطلب Node.js v20+ وNPM v10+؛ استنسخ المستودع، شغّل npm install ثم npm run dev، وافتح http://localhost:5173. - الترخيص: MIT. - أدوات شرح ذات صلة من المجموعة نفسها تشمل Diffusion Explainer وCNN Explainer وGAN Lab. يستهدف المشروع الطلاب والمعلمين وأي شخص لديه فضول حول كيفية تحويل نماذج اللغة الكبيرة النص إلى تنبؤات بالرمز التالي. وهو أداة تصور ومساعدة تعليمية وليس مكتبة استدلال إنتاجية أو إطار عمل لخدمة النماذج.