Transformer Explainer est un outil de visualisation interactif conçu pour aider quiconque à apprendre comment fonctionnent les modèles basés sur Transformer comme GPT. Il exécute un modèle GPT-2 en direct directement dans votre navigateur, vous permettant d'expérimenter votre propre texte et d'observer en temps réel comment les composants internes et les opérations du Transformer fonctionnent ensemble pour prédire les prochains jetons. Essayez Transformer Explainer sur http://poloclub.github.io/transformer-explainer et regardez une vidéo de démonstration sur YouTube https://youtu.be/ECR4oAwocjs.
transformateur-explication.mp4 | |
Démo en direct | Vidéo de démonstration |
Transformer Explainer : apprentissage interactif de modèles générateurs de texte . Aeree Cho, Grace C. Kim, Alexander Karpekov, Alec Helbling, Zijie J. Wang, Seongmin Lee, Benjamin Hoover, Duen Horng Chau. Affiche, IEEE VIS 2024.
git clone https://github.com/poloclub/transformer-explainer.git
cd transformer-explainer
npm install
npm run dev
Ensuite, sur votre navigateur Web, accédez à http://localhost:5173.
Transformer Explainer a été créé par Aeree Cho, Grace C. Kim, Alexander Karpekov, Alec Helbling, Jay Wang, Seongmin Lee, Benjamin Hoover et Polo Chau du Georgia Institute of Technology.
@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 }
}
Le logiciel est disponible sous la licence MIT.
Si vous avez des questions, n'hésitez pas à ouvrir un numéro ou à contacter Aeree Cho ou l'un des contributeurs répertoriés ci-dessus.