Transformer explainer는 누구나 GPT와 같은 Transformer 기반 모델의 작동 방식을 배울 수 있도록 설계된 대화형 시각화 도구입니다. 브라우저에서 바로 라이브 GPT-2 모델을 실행하여 자신의 텍스트를 실험하고 Transformer의 내부 구성 요소와 작업이 어떻게 함께 작동하여 다음 토큰을 예측하는지 실시간으로 관찰할 수 있습니다. http://poloclub.github.io/transformer-explainer에서 Transformer explainer를 사용해보고 YouTube https://youtu.be/ECR4oAwocjs에서 데모 비디오를 시청하세요.
변압기 설명자.mp4 | |
라이브 데모 | 데모 비디오 |
Transformer 설명자: 텍스트 생성 모델의 대화형 학습 . 조애리, Grace C. Kim, Alexander Karpekov, Alec Helbling, Zijie J. Wang, 이성민, Benjamin Hoover, Duen Horng Chau. 포스터, IEEE VIS 2024.
git clone https://github.com/poloclub/transformer-explainer.git
cd transformer-explainer
npm install
npm run dev
그런 다음 웹 브라우저에서 http://localhost:5173에 액세스합니다.
Transformer explainer는 Georgia Institute of Technology의 Aeree Cho, Grace C. Kim, Alexander Karpekov, Alec Helbling, Jay Wang, Seongmin Lee, Benjamin Hoover 및 Polo Chau가 만들었습니다.
@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 }
}
이 소프트웨어는 MIT 라이선스에 따라 사용할 수 있습니다.
질문이 있는 경우 언제든지 이슈를 열거나 조애리 또는 위에 나열된 기여자에게 문의하세요.