Transformer Expliquer es una herramienta de visualización interactiva diseñada para ayudar a cualquiera a aprender cómo funcionan los modelos basados en Transformer como GPT. Ejecuta un modelo GPT-2 en vivo directamente en su navegador, lo que le permite experimentar con su propio texto y observar en tiempo real cómo los componentes internos y las operaciones del Transformer trabajan juntos para predecir los próximos tokens. Pruebe Transformer Explainer en http://poloclub.github.io/transformer-explainer y vea un vídeo de demostración en YouTube https://youtu.be/ECR4oAwocjs.
transformador-explicador.mp4 | |
Demostración en vivo | Vídeo de demostración |
"Explicador de transformadores: aprendizaje interactivo de modelos generativos de texto" . Aeree Cho, Grace C. Kim, Alexander Karpekov, Alec Helbling, Zijie J. Wang, Seongmin Lee, Benjamin Hoover, Duen Horng Chau. Póster, IEEE VIS 2024.
git clone https://github.com/poloclub/transformer-explainer.git
cd transformer-explainer
npm install
npm run dev
Luego, en su navegador web, acceda a http://localhost:5173.
Transformer Explicador fue creado por Aeree Cho, Grace C. Kim, Alexander Karpekov, Alec Helbling, Jay Wang, Seongmin Lee, Benjamin Hoover y Polo Chau en el Instituto de Tecnología de Georgia.
@article { cho2024transformer ,
title = { Transformer Explainer: Interactive Learning of Text-Generative Models } ,
shorttitle = { Transformer Explainer } ,
author = { Cho, Aeree and Kim, Grace C. and Karpekov, Alexander and Helbling, Alec and Wang, Zijie J. and Lee, Seongmin and Hoover, Benjamin and Chau, Duen Horng } ,
journal = { IEEE VIS } ,
year = { 2024 }
}
El software está disponible bajo la licencia MIT.
Si tiene alguna pregunta, no dude en abrir un número o comunicarse con Aeree Cho o cualquiera de los colaboradores enumerados anteriormente.