LLM Visualization官网 – Transformer模型3D可视化工具

LLM Visualization 是一个专注于Transformer-based语言模型（如GPT-3）的3D可视化工具。其主要目标是展示这些模型的内部结构和运行过程，帮助用户直观理解复杂的模型机制。用户可以通过该工具观察模型的各个组成部分，包括词嵌入、多头自注意力和前馈神经网络。此外，用户还可以输入自己的文本，实时观察模型如何处理输入并生成输出。这一功能特别适合研究人员、教育者或对AI模型内部工作原理感兴趣的普通用户。

LLM Visualization的特点:

1. 提供3D交互式模型，展示GPT-style LLM网络在推理过程中的动态运行
2. 展示OpenAI的GPT-2、GPT-3（以及可能包括GPT-4）的网络拓扑结构
3. 包含一个演示模型，基于Andrej Karpathy的minGPT实现，展示排序A、B、C等简单任务
4. 支持可视化不同规模的网络，灵活适应各种模型大小
5. 兼容较小的gpt2模型，但由于权重文件较大（数百MB），未默认下载

LLM Visualization的功能:

1. 访问网站，用鼠标和键盘导航3D可视化，输入文本观察处理过程
2. 用于教育和研究场景，讲解复杂AI模型的工作原理
3. 帮助非专业用户直观理解Transformer模型的内部机制

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