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Transformer Explainer 项目介绍

项目概述

Transformer Explainer 是一款互动式可视化工具，旨在帮助用户深入了解以 Transformer 为基础的模型是如何工作的，像知名的 GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型。该工具能在用户的浏览器中实时运行一个 GPT-2 模型，用户可以通过输入自己的文本，实时观察 Transformer 的内部组件和操作如何协同工作以预测下一个词元。这种直观的互动方式极大地提升了学习的实用性和乐趣。

研究背景

该工具的开发者团队发表的研究论文《Transformer Explainer: Interactive Learning of Text-Generative Models》中，对这种解释型学习工具进行了详尽的学术探讨。论文的研究团队来自于乔治亚理工学院，成员包括 Aeree Cho、Grace C. Kim、Alexander Karpekov 等在内的多位研究人员。

本地运行指南

用户也可以选择在本地计算机上运行 Transformer Explainer 工具。运行时需要具备以下环境依赖：

• Node.js 版本需要在 20 或更高
• NPM 版本需要在 10 或更高

用户可以通过以下步骤来运行：

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

在 web 浏览器中，访问 http://localhost:5173 即可使用。

源代码与许可证

Transformer Explainer 的源码是开源的，并且基于 MIT 许可证发布，用户可以自由使用、修改和发布该软件。

项目贡献者

Transformer Explainer 的开发成果来自于多个贡献者的辛勤努力，他们在用户交互、模型运行以及界面设计等方面都进行了大量的工作。

联系方式

如果用户有任何问题，欢迎在 GitHub 上提交 issue，或者直接联系各位贡献者，尤其是 Aeree Cho。

更多学习工具

除此之外，开发团队还提供了一系列其他解释型学习工具，帮助用户理解不同类型的人工智能模型，包括：

• Diffusion Explainer，用于学习 Stable Diffusion 模型如何从文本提示生成图像
• CNN Explainer，帮助理解卷积神经网络
• GAN Lab，使用户能够在浏览器中使用生成对抗网络进行实验

这些工具同样提供了直观的学习方式，适合想要深入了解人工智能模型及其运作方式的用户。