Transformer Explainer é uma ferramenta de visualização interativa projetada para ajudar qualquer pessoa a aprender como funcionam modelos baseados em Transformer, como GPT. Ele executa um modelo GPT-2 ao vivo diretamente no seu navegador, permitindo que você experimente seu próprio texto e observe em tempo real como os componentes internos e as operações do Transformer funcionam juntos para prever os próximos tokens. Experimente o Transformer Explicador em http://poloclub.github.io/transformer-explainer e assista a um vídeo de demonstração no YouTube https://youtu.be/ECR4oAwocjs.
transformador-explicador.mp4 | |
Demonstração ao vivo | Vídeo de demonstração |
Explicador do Transformer: Aprendizagem interativa de modelos geradores de texto . Aeree Cho, Grace C. Kim, Alexander Karpekov, Alec Helbling, Zijie J. Wang, Seongmin Lee, Benjamin Hoover, Duen Horng Chau. Pôster, IEEE VIS 2024.
git clone https://github.com/poloclub/transformer-explainer.git
cd transformer-explainer
npm install
npm run dev
Em seguida, no seu navegador, acesse http://localhost:5173.
O Transformer Explicador foi criado por Aeree Cho, Grace C. Kim, Alexander Karpekov, Alec Helbling, Jay Wang, Seongmin Lee, Benjamin Hoover e Polo Chau no 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 }
}
O software está disponível sob a licença MIT.
Se você tiver alguma dúvida, sinta-se à vontade para abrir um problema ou entrar em contato com Aeree Cho ou qualquer um dos colaboradores listados acima.