Transformer Explainer เป็นเครื่องมือแสดงภาพเชิงโต้ตอบที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้ทุกคนเรียนรู้วิธีการทำงานของโมเดลที่ใช้ Transformer เช่น GPT โดยรันโมเดล GPT-2 แบบสดในเบราว์เซอร์ของคุณ ทำให้คุณสามารถทดลองกับข้อความของคุณเอง และสังเกตแบบเรียลไทม์ว่าส่วนประกอบภายในและการทำงานของ Transformer ทำงานร่วมกันอย่างไรเพื่อทำนายโทเค็นถัดไป ลองใช้ Transformer Explainer ได้ที่ http://poloclub.github.io/transformer-explainer และชมวิดีโอสาธิตบน YouTube https://youtu.be/ECR4oAwocjs
หม้อแปลงอธิบาย.mp4 | |
การสาธิตสด | วิดีโอสาธิต |
Transformer Explainer: การเรียนรู้เชิงโต้ตอบของโมเดลการสร้างข้อความ แอรี โช, เกรซ ซี. คิม, อเล็กซานเดอร์ คาร์เปคอฟ, อเล็ค เฮลบลิง, ซีจี้ เจ. หวัง, ซองมิน ลี, เบนจามิน ฮูเวอร์, เดือน ฮอร์น เชา โปสเตอร์, IEEE VIS 2024
git clone https://github.com/poloclub/transformer-explainer.git
cd transformer-explainer
npm install
npm run dev
จากนั้น บนเว็บเบราว์เซอร์ ให้เข้าถึง http://localhost:5173
Transformer Explainer สร้างโดย Aeree Cho, Grace C. Kim, Alexander Karpekov, Alec Helbling, Jay Wang, Seongmin Lee, Benjamin Hoover และ Polo Chau ที่ 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 }
}
ซอฟต์แวร์นี้มีให้ภายใต้ใบอนุญาต MIT
หากคุณมีคำถามใด ๆ อย่าลังเลที่จะเปิดประเด็นหรือติดต่อ Aeree Cho หรือผู้ร่วมให้ข้อมูลตามรายการข้างต้น