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transformer explainer

AI ソースコード

v0.0.1

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Transformer Explainer: テキスト生成モデルの対話型学習

Transformer Explainer は、GPT などの Transformer ベースのモデルがどのように機能するかを誰でも学習できるように設計された対話型の視覚化ツールです。ブラウザ内でライブ GPT-2 モデルを実行するため、独自のテキストを試したり、Transformer の内部コンポーネントと操作がどのように連携して次のトークンを予測するかをリアルタイムで観察したりできます。 http://poloclub.github.io/transformer-explainer で Transformer Explainer を試し、YouTube https://youtu.be/ECR4oAwocjs でデモビデオをご覧ください。

トランスフォーマー説明者.mp4
ライブデモ	デモビデオ

研究論文

Transformer Explainer: テキスト生成モデルの対話型学習。アーリー・チョー、グレース・C・キム、アレクサンダー・カルペコフ、アレック・ヘルブリング、ジージ・J・ワン、ソンミン・リー、ベンジャミン・フーバー、ドゥエン・ホーン・チャウ。ポスター、IEEE VIS 2024。

ローカルで実行する方法

前提条件

Node.js v20以降
NPM v10 以降

ステップ

git clone https://github.com/poloclub/transformer-explainer.git
cd transformer-explainer
npm install
npm run dev

次に、Web ブラウザで http://localhost:5173 にアクセスします。

クレジット

Transformer Explainer は、ジョージア工科大学の Aeree Cho、Grace C. Kim、Alexander Karpekov、Alec Helbling、Jay Wang、Seongmin Lee、Benjamin Hoover、および Polo Chau によって作成されました。

引用

 @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 }
}