可解释AI，在Transformer中可视化注意力（附代码）

原创最新推荐文章于 2026-04-13 09:20:38 发布 3.2k 阅读 AI写同款

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DETR注意力可视化实战：5步搞定Transformer模型的可解释性（附完整代码）本文详细介绍了如何通过5个步骤实现DETR模型的注意力权重可视化，帮助开发者深入理解Transformer架构在目标检测中的工作原理。文章包含完整的代码实现，从环境配置到注意力权重提取与可视化，特别适合计算机视觉研究人员和AI工程师提升模型可解释性。阅读详情

AI摘要

本文聚焦可解释Transformer，指出其虽为大模型基础但缺乏可解释性。介绍了注意力可视化方法及BertViz工具，可在神经元、多头注意力和模型级别可视化。还给出在Jupyter Notebook运行的代码示例。此外，分享大模型AI学习四阶段，包括初阶应用、高阶应用、模型训练和商业闭环。

可解释Transformer

Transformer 是 NLP 最重要的技术发展，也是最近DeepSeek等大模型的基础，然而它们的过程仍然不透明，缺乏可解释性。这是一个一直存在的问题，因为随着机器学习的重大进步，我们并不总是能够解释黑箱模型的内部。

注意力可视化

Transformer 本质上是不可解释的，但已经有许多为基于注意力的模型提供事后可解释性的工具。

如一些早期的工作，尝试可解释Attention内部：https://arxiv.org/abs/1804.09299

常用注意力矩阵热图和二分图表示注意力，这也是今天仍在使用的方法。但这些方法也有一些局限性。

Transformer可解释工具

这里介绍一个模型：BertViz

该方法在多个局部尺度上可视化注意力机制：神经元级别、多头注意力级别和模型级别。

神经元级别

在下面的 GIF 中，正值为蓝色，负值为橙色，颜色强度反映了值的大小。连接线根据各个单词之间的注意力得分进行加权。

1_8XaojE6U_7vwabU0q0om2Q

神经元视图是最精细的结果，但为了更深入地研究，我们可以使用此视图将神经元链接到特定的注意力模式。

需要注意的是，注意力权重和模型输出之间存在什么关系尚不完全清楚。有些人，如 Jain 等人在attention-is-not-explanation中声称（https://paperswithcode.com/paper/attention-is-not-explanation），不应将标准注意力模块视为为预测提供有意义的解释。然而我们也没有其他选择，BertViz 仍然是当今最流行的注意力可视化工具之一。

多头注意力视图

attention-head 视图通过揭示 attention heads之间的模式，显示 attention 如何在同一 transformer 层内的 tokens 之间流动。在此视图中，左侧的标记正在关注右侧的标记，并且注意力表示为连接每个标记对的线。颜色对应于注意力头，线条粗细表示注意力权重。

注意力头不共享参数，因此每个头都会学习独特的注意力机制。在下图中，给定一个 input，在同一模型的各层中检查注意力头。我们可以看到，不同的注意力头似乎集中在非常独特的模式上。

在左上角，相同单词之间的注意力最强。在右上角和左下角，注意力头专注于每个分隔符（分别为 [SEP] 和 [CLS]）。

模型视图

模型视图是所有图层和头部的注意力的概略图，可能会注意到跨层的注意力模式，说明了注意力模式从输入到输出的演变。每行数字代表一个注意力层，每列代表单独的注意力头。

代码

在 Jupyter Notebook 中运行 BertViz

从命令行：

pip install bertviz

您还必须安装 Jupyter Notebook 和 ipywidgets：

pip install jupyterlab
pip install ipywidgets

然后在出现提示时单击并选择。New``Python 3 (ipykernel)

示例代码

运行以下代码以加载模型并将其显示在模型视图中：xtremedistil-l12-h384-uncased

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel, utils
from bertviz import model_view
utils.logging.set_verbosity_error()  # Suppress standard warnings

model_name = "microsoft/xtremedistil-l12-h384-uncased"  # Find popular HuggingFace models here: https://huggingface.co/models
input_text = "The cat sat on the mat"  
model = AutoModel.from_pretrained(model_name, output_attentions=True)  # Configure model to return attention values
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
inputs = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')  # Tokenize input text
outputs = model(inputs)  # Run model
attention = outputs[-1]  # Retrieve attention from model outputs
tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs[0])  # Convert input ids to token strings
model_view(attention, tokens)  # Display model view

可视化效果可能需要几秒钟才能加载。随意尝试不同的输入文本和模型。

如何学习大模型 AI ？

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