Understanding Transformers Using a Minimal Example
8 months ago
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- 文章通过简化模型和最小数据集实现了Transformer大语言模型内部机制的可视化
- 使用一个极简的水果与味道数据集来训练模型
- 通过基于正则表达式的分词方法简化处理，仅创建了19个token的小型词表
- 模型结构被大幅精简：仅2层网络、2个注意力头、20维嵌入向量
- 训练实现了较低的损失值，模型能正确预测验证输入'chili'
- 词嵌入被可视化为堆叠的方框，展示独特和共享的特征
- 重点分析了注意力机制在优化token表征中的作用
- 最终token的表征逐渐接近预测的下一个token的嵌入向量
- 文章总结认为这种简化方法为理解Transformer机制提供了宝贵洞见