transformer-explainer

Transformer Explainer — это образовательный инструмент визуализации от Polo Club в Технологическом институте Джорджии, который помогает людям понять, как работают модели генерации текста на основе Transformer, такие как GPT. Вместо того чтобы лишь описывать архитектуру в прозе, он запускает живую модель GPT-2 прямо в браузере, позволяя пользователям вводить собственный текст и наблюдать в реальном времени, как внутренние компоненты и операции объединяются для предсказания следующих токенов. Ключевые моменты из репозитория: - Интерактивное обучение: пользователи экспериментируют с собственным входным текстом и видят внутренний поток модели по мере генерации предсказаний. - Работает в браузере: живая модель GPT-2 выполняется на стороне клиента, поэтому для размещённой демонстрации не требуется настройка серверного вывода. - Публичная демонстрация: доступна на poloclub.github.io/transformer-explainer, с привязанным демонстрационным видео на YouTube. - Научная основа: описана в статье «Transformer Explainer: Learning LLM Transformers with Interactive Visual Explanation and Experimentations», опубликованной в материалах конференции CHI 2026 по человеческому фактору в вычислительных системах, с записью на arXiv (2408.04619). - Локальная разработка: требует Node.js v20+ и NPM v10+; клонируйте репозиторий, выполните npm install, затем npm run dev и откройте http://localhost:5173. - Лицензия: MIT. - Связанные объяснители от той же группы включают Diffusion Explainer, CNN Explainer и GAN Lab. Проект предназначен для студентов, преподавателей и всех, кто интересуется тем, как большие языковые модели превращают текст в предсказания следующих токенов. Это визуализация и учебное пособие, а не библиотека для производственного вывода или фреймворк для обслуживания моделей.