LLM Visualization

最新推荐文章于 2025-07-10 10:43:19 发布
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#人工智能

Llama Factory

Llama Factory

模型微调
LLama-Factory

LLaMA Factory 是一个简单易用且高效的大型语言模型（Large Language Model）训练与微调平台。通过 LLaMA Factory，可以在无需编写任何代码的前提下，在本地完成上百种预训练模型的微调

Brendan Bycroft的网站，提供了交互式的可视化工具，展示了大型语言模型（LLMs）的内部机制

通过这个 链接 https://bbycroft.net/llm 访问

借助这个交互可视化，能够加深对模型结构和行为的了解
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LLM可视化
ZJQ的博客
08-08 418
LLM可视化 该项目展示了一个GPT风格网络的工作实现的3D模型。也就是说，这是OpenAI的GPT-2、GPT-3（以及可能的GPT-4）中使用的网络拓扑结构。 显示的第一个具有工作权重的网络是一个微小的网络，用于对字母A、B和C的小列表进行排序。这是Andrej Karpathy的minGPT实现的演示示例模型。 渲染器还支持可视化任意大小的网络，并与较小的gpt2大小一起工作，尽管权重没有被下载（因为它是数百MB）
Mind’s Eye of LLMs: Visualization-of-Thought Elicits Spatial Reasoning in Large Language Models
c_cpp_csharp的专栏
09-04 408
大型语言模型（LLMs）在语言理解和各种推理任务中表现出了令人印象深刻的性能。然而，他们在空间推理方面的能力，作为人类认知的一个关键方面，仍然相对未被探索。人类拥有非凡的能力，通过一种称为“心灵之眼”的过程，创造出看不见的物体和行为的心理图像，从而能够想象看不见世界。受这种认知能力的启发，我们提出了思维可视化（VoT）提示。VoT旨在通过可视化LLM的推理痕迹来引发LLM的空间推理，从而指导后续的推理步骤。我们将VoT用于多跳空间推理任务，包括自然语言导航、视觉导航和2D网格世界中的视觉拼接。
LLM之llm-viz：llm-viz(3D可视化GPT风格LLM)的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
01-27 4177
​ LLM之llm-viz：llm-viz(3D可视化GPT风格LLM)的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略 目录 llm-viz的简介 llm-viz的安装和使用方法 llm-viz的案例应用 llm-viz的简介 2023年3月，软件工程师Brendan Bycroft开发了llm-viz，这是一个3D可视化GPT风格LLM的项目。为了方便部署和共享一些在其他情况下难以共享的js工具，它们被保存在一个单一的存储库中。项目主要包括： >> LLM可视化：GPT风格的LLM网络运行推理
LLM Visualization可视化
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02-15 1366
可视化演示网站：https://bbycroft.net/llm 视频解释：https://www.bilibili.com/video/BV1hZ4y1E7DZ/?spm_id_from=333.788&vd_source=cc2da879c044059d9838f660bcaf4664你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与
分享大语言模型LLM可视化
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大语言模型LLM的可视化，其核心能力大致分为：生成（Generate）、总结（Summarize）、提取（Extract）、分类（Classify）、检索（Search）与改写（Rewrite）六部分。
推荐6个AI相关开源项目
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这6个关于优化论文，绘画变网站，大语言模型可视化，视频超分等AIGC相关的开源项目，值得收藏
LLM大模型可视化-以nano-gpt为例
技术宅学长的博客
03-31 3369
nano-gpt欢迎来到 GPT 大型语言模型的演练！在这里，我们将探索只有 85,000 个参数的 nano-gpt 模型。它的目标很简单：取六个字母的序列：CBABBC并按字母顺序排序，即“ABBBCC”。tokenvocabulary我们将这些字母中的每一个称为标记，模型的不同标记集构成了它的词汇表：token 令牌ABCindex 索引012在此表中，每个令牌都分配了一个数字，即其令牌索引。现在我们可以将这个数字序列输入到模型中：210。
LLM Visualization (LLM 可视化)
程永强
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大模型LLM对话模拟器Dialogue Simulator Visualization可视化工具
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09-22 1211
伴随着生成式人工智能技术发展，进2年涌现出大语言模型LLM/Agent系统/AI推理等众多方向的技术项目和论文。其中对话系统，智能体交互是用户通过UX界面和AI系统进行交互，这种交互有时候也是多模态（用户输入文字/语音/图像）等等。今天未大家介绍一个在线的"对话模拟器"可视化的工具 (Online Dialogue Visualization Tool)，方便产品经理，算法研发，学术研究过程中可视化多智能体多轮对话 ( Multi-Agent Multi-TurnDialogue Visualization
Challenges & Opportunities with LLM-Assisted Visualization Retargeting
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尽管网页上发布了大量可视化示例，但将现有自定义图表实现重定向到新数据集仍然困难、耗时且繁琐。这一适配过程要求使用者既要熟悉示例的实现方式，又要了解新数据集可能需要如何转换才能适配示例代码。随着大型语言模型（LLMs）的最新进展，通过高层级用户提示即可实现代码的自动适配，降低了可视化重定向的门槛。为更好地理解LLMs如何辅助重定向及其潜在局限性，我们表征并评估了LLM辅助在多个数据集和不同复杂度图表上的性能，按类型和严重程度对失败案例进行了分类。
LIDA:让LLM自动可视化数据-《LIDA: A Tool for Automatic Generation of Grammar-Agnostic Visualizations and Info》
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LIDA:让LLM自动可视化数据。《LIDA: A Tool for Automatic Generation of Grammar-Agnostic Visualizations and Info》笔记
【大模型理论篇】基于3D可视化视角理解GPT
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技术动态 | 知识图谱融合大模型RAG问答：用于多文档QA的知识图谱构图及prompt应用思路...
开放知识图谱
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我们在之前的文章中有介绍过longbench评测，其中有多文档QA这一任务。最近看到的一个工作，《Knowledge Graph Prompting for Multi-Document Question Answering》(地址：https://arxiv.org/pdf/2308.11730.pdf)，提出了一种知识图谱提示（KGP）方法，用于在多文档问题解答（MD-QA）中制定正确的LLM...
炸裂！可视化大模型内部架构的实用工具！
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▼最近直播超级多，预约保你有收获今晚直播：《基于LlamaIndex构建应用案例实战》—1—大模型内部架构可视化工具基于 Transformer 神经网络架构的大模型，由于神经网络内部架构的复杂性，搞定 Transformer 架构并非易事，从而搞懂大模型是如何预测下一个字（token）就更加不直观了。这不福利来了，LLM Visualization 推出了可视化大模型内部架构的工具，在网页上只...
从Karpathey那里获得灵感，推特上这位工程师居然可视化了GPT的工作流程！
人工智能讲师分享前沿技术
04-14 626
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探索技术的无限可能：Brendan Bycroft 的个人主页与创新项目
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05-14 589
探索技术的无限可能：Brendan Bycroft 的个人主页与创新项目 在这个充满创新的时代，开发者们总是在不断地探索和分享他们的成果。Brendan Bycroft 的个人主页及其一系列非同凡响的项目就是这样的一个宝贵资源，它们不仅展示了他对技术的深刻理解，还提供了一个互动学习的平台。 项目介绍 这个开源仓库包含了Brendan的个人主页以及两个引人入胜的项目——LLM可视化和CPU模拟（WI...
深入浅出：大语言模型的视觉解析
十年互联网开发老兵，陪你一起学技术
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一系列工具与文章的汇编，直观易懂地解读复杂的 AI 概念图片由作者利用 unDraw.co 的免费插图制作在当今世界，大语言模型（LLM）成为了热门话题。几乎每天都有新的语言模型问世，让人们在 AI 领域怀有一种“不容错过”的紧迫感。尽管如此，许多人仍对大语言模型的基础概念一知半解，难以跟上技术的快速发展。本文致力于为那些想深入了解这些 AI 模型内部原理的读者提供帮助，以便他们能够牢固掌握这些知...
llm项目代码目录结构
最新发布
11-06
一般而言，大语言模型（LLM）项目代码的目录结构会依据项目的具体需求、规模以及采用的技术栈有所不同，但通常会包含以下几个主要部分： ### 数据相关 - `data`：该目录用于存放项目所需的数据。 - `raw`：原始数据文件，像从网络爬取或者从数据库导出的文本数据。 - `processed`：经过预处理后的数据，例如分词、标注等操作后的数据。 - `datasets`：自定义数据集的代码和配置文件。 ### 模型相关 - `models`：存放模型的代码和预训练模型文件。 - `architectures`：模型架构的定义，例如Transformer架构的实现。 - `pretrained`：预训练模型的权重文件。 - `checkpoints`：训练过程中保存的模型检查点，方便后续恢复训练。 ### 训练相关 - `training`：训练脚本和配置文件。 - `scripts`：训练脚本，如使用PyTorch或TensorFlow进行训练的Python脚本。 - `configs`：训练配置文件，包含学习率、批次大小、训练轮数等超参数。 ### 推理相关 - `inference`：推理脚本和服务代码。 - `api`：提供推理服务的API代码，例如使用FastAPI或Flask搭建的Web服务。 - `scripts`：推理脚本，用于对输入文本进行预测。 ### 工具和辅助代码 - `utils`：包含一些工具函数和辅助代码。 - `logging`：日志记录工具。 - `metrics`：评估指标的计算代码。 - `visualization`：可视化工具，如绘制训练曲线等。 ### 文档和配置 - `docs`：项目文档，如README、API文档等。 - `config`：项目的配置文件，例如环境配置、模型配置等。 ### 示例代码结构 ```plaintext project_root/ ├── data/ │ ├── raw/ │ ├── processed/ │ └── datasets/ ├── models/ │ ├── architectures/ │ ├── pretrained/ │ └── checkpoints/ ├── training/ │ ├── scripts/ │ └── configs/ ├── inference/ │ ├── api/ │ └── scripts/ ├── utils/ │ ├── logging/ │ ├── metrics/ │ └── visualization/ ├── docs/ └── config/ ```
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