Transformers Explained Visually
3 hours ago
- Transformer是一种2017年提出的神经网络架构，为GPT、Llama和Gemini等模型提供动力。
- 核心创新是自注意力机制，能够处理整个序列并捕捉长距离依赖关系。
- 文本生成式Transformer基于下一个词元预测进行运作。
- 关键组件：嵌入层、Transformer块（多头自注意力+MLP）和输出概率。
- 嵌入过程包括词元化、词元嵌入（GPT-2小模型为768维）、位置编码和求和。
- 多头自注意力使用查询、键、值矩阵，拆分为多个头，应用掩码注意力，并输出拼接后的投影。
- MLP层先扩展维度再压缩，使用GELU激活函数，独立处理每个词元。
- 输出概率使用线性层、softmax函数以及带温度、top-k和top-p参数的采样。
- 辅助功能包括层归一化、丢弃和残差连接，以稳定训练并防止过拟合。
- Transformer解释器是一个基于浏览器的交互式工具，使用实时GPT-2小模型，并采用Svelte和D3.js构建。