打开黑匣子的神器来了！Transformer Explainer让Transformer模型透明化

最新推荐文章于 2025-05-07 09:15:00 发布

大模型面微调_

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文章标签： transformer 深度学习人工智能 AI大模型语言模型 LLM ai

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Code1994/article/details/144892805

对于大多数人来说，Transformer模型的内部工作原理还是像个“黑匣子”，神秘又难以捉摸。为了让这个“黑匣子”不再黑，一群来自佐治亚理工学院和IBM研究院的研究人员联手打造了一个神器——Transformer Explainer。

这个工具的诞生，就是为了让我们这些对AI好奇的小伙伴们，能够直观地理解和操作Transformer模型。它不仅能让你在自己的电脑上运行GPT-2模型，还能实时看到模型的推理过程，简直是AI爱好者的福音！

啥都不说了，我们先来看下它的效果。

1、整个流程

1.1 Embedding

当添加“Data visualization empowers users to”时，此输入需要转换为模型可以理解和处理的格式。这就是Embedding的作用所在：它将文本转换为模型可以使用的数值表示。

步骤1：Tokenization

Tokenization是将输入文本分解为更小、更易于管理的片段的过程，称为tokens。这些tokens可以是单词或子单词。“Data”和“visualization”对应于唯一的标记，而“empowers”一词则分为两个标记。

在训练模型之前，确定标记的完整词汇表：GPT-2的词汇表有50257个唯一标记。现在我们将输入文本拆分为具有不同ID的标记，我们可以从嵌入中获得它们的向量表示。

步骤2：令牌嵌入

GPT-2 Small将词汇表中的每个标记表示为768维向量；向量的维数取决于模型。这些嵌入向量存储在形状矩阵（50257768）中，包含大约3900万个参数！这个广泛的矩阵允许模型为每个令牌分配语义意义。

步骤3：位置编码

嵌入层还对每个令牌在输入提示中的位置信息进行编码。不同的模型使用各种方法进行位置编码。GPT-2从头开始训练自己的位置编码矩阵，并将其直接集成到训练过程中。

步骤4：最终嵌入

最后，我们将标记和位置编码相加，得到最终的嵌入表示。这种组合表示既捕捉了标记的语义意义，又捕捉了它们在输入序列中的位置。

1.2 Transformer Block

Transformer处理的核心在于Transformer块，它包括多头注意力机制和多层感知器层。大多数模型由多个这样的块组成，这些块一个接一个地顺序堆叠。

1.2.1 多头注意力机制（Multi-Head Self-Attention）

Attention机制是Transformer模型的心脏，它赋予模型洞察句子中每个单词与其它单词间错综复杂关系的超能力。

这一机制运转的核心在于三个关键向量——Q（Query 查询）、K（Key 键）和V（Value 值）的协同作用：

查询（Query）：对于句子中的每个单词，模型都会创建一个向量，这个向量象征着该单词当前的聚焦点。
键（Key）：与每个单词相对应的，模型会生成一个标识其特征的向量。
值（Value）：最后，模型会为每个单词产出一个向量，这个向量携带着单词的具体信息。

通过这三个向量的相互作用，模型得以衡量每个单词对其他单词的关注度。我们来看看它们的工作流程。

详细流程可见：

1.2.2 Masked Self-Attention

Masked self-attention允许模型通过关注输入的相关部分来生成序列，同时阻止对未来tokens的访问。

Attention Score：查询（Query）和键（Key）矩阵的点积决定了每个查询与每个键之间的对齐程度，生成一个反映所有输入标记关系的方阵。

Masking：在注意力矩阵的上三角部分应用掩码，以防止模型访问未来的标记，将这些值设置为负无穷。这样，模型在预测下一个标记时，无法“偷看”未来的信息。

Softmax：在掩码处理后，通过softmax操作将注意力分数转换为概率，计算每个注意力分数的指数。每一行的和为1，表示与其左侧每个其他标记的相关性。

详细流程可见：

1.2.3 Output

在这里，模型将使用这些经过精心计算的注意力得分，与值（Value）矩阵相乘，提炼出自注意力机制的精华输出。

GPT-2拥有12个自注意力头，每个头都像一位侦探，捕捉着不同词语间的关系线索。这些头的输出将被合并，并通过线性投影，形成对整个句子的深刻理解。

1.3 MLP: Multi-Layer Perceptron

在自注意力多头捕捉输入标记之间的多样关系之后，这些合并的输出会通过多层感知器（MLP）层进一步处理，以增强模型的表现能力。MLP层由两个线性变换组成，中间夹着一个GELU激活函数。第一个线性变换将输入的维度扩大四倍，从768增至3072。紧接着，第二个线性变换将维度缩减回原来的768，确保后续层接收到的输入维度保持一致。与自注意力机制不同，MLP层独立处理每个标记，简单地将它们从一个表示映射到另一个。

详细流程可见：

1.4 概率输出（Output Probabilities）

经过一系列Transformer模块的精心处理，输入数据最终来到了它的归宿——最后的线性层。在这里，模型将最终的表征投射到一个拥有50,257个维度的空间，每个词汇表中的标记都对应着一个称为logit的值。由于下一个词可以是任何词，这一步骤允许我们根据它们成为下一个词的可能性对这些标记进行排序。随后，我们应用softmax函数，将logits转换成一个总和为一的概率分布。这使得我们能够根据其可能性来采样下一个标记。

简而言之，这最后的线性层和softmax函数共同作用，为模型预测下一个词提供了数学基础和概率指导。

有人问，其他词概率很低，那怎么办呢？

可以通过调节Temperature来实现，Temperature超参数在这一过程中扮演着关键角色。从数学角度来看，它的操作非常简单：模型输出的logits只需除以温度值即可。

当Temperature等于1时：除以一不影响softmax输出。
当Temperature小于1时：较低的Temperature使模型更加自信和确定性，通过锐化概率分布，导致更可预测的输出。
当Temperature大于1时：较高的Temperature创建了一个更柔和的概率分布，允许生成文本时有更多的随机性——有些人称之为模型的“创造力”。

下面调整温度，看看你如何在确定性和多样性输出之间找到平衡吧！

2. Transformer Explainer工具主要功能介绍

Transformer Explainer工具就像是一个多功能的瑞士军刀，它有好几个让人眼前一亮的功能，让我们一起来看看：

实时GPT-2模型运行：这个工具内置了一个GPT-2小型模型，让你在浏览器里就能实时运行。这意味着你可以在自己的电脑上，不用依赖云端服务，就能体验到模型的强大功能。
交互式输入和实时推理：你可以输入任何文本，工具会展示模型如何处理这些输入并预测下一个词。这种实时的互动体验，让你能够更直观地理解模型的思考过程。
多层次抽象和可视化：Transformer Explainer提供了不同层次的抽象信息，让你可以从宏观的模型结构，逐步深入到微观的数学运算细节。这种多层次的可视化，帮助你逐步理解Transformer的运作方式。
无需安装，即开即用：这个工具完全基于网络，不需要你安装任何特殊的软件或硬件。只要你有浏览器，就能随时随地使用这个工具，降低了学习门槛。
教育友好：Transformer Explainer选择了GPT-2作为教学模型，因为它既知名又快速，与更先进的模型如GPT-3和GPT-4有着相似的架构，非常适合教育目的。
温度参数调节：通过一个简单的滑块，你可以调整模型输出的随机性，从而控制模型的创造性和确定性。这个功能让你可以实验不同的设置，看看模型在不同条件下的表现。