大型语言模型基础知识可视化学习指南 ||| #指南 #可视化

大型语言模型基础知识可视化学习指南 ||| #指南 #可视化 本文收集了一系列工具和文章，通过直观的可视化方式解释大型语言模型(LLM)的基础概念。 Jay Alammar的《图解Transformer》以生动的可视化说明了Transformer架构的工作原理。由于Transformer是所有语言模型的基石，理解它的基础尤为重要。《图解GPT-2》直观地展示了GPT-2的内部结构，如注意力机制等，有助于理解LLM的组成部分。 Brendan Bycroft的LLM可视化工具允许直观地探索不同LLM内部状态的变化。 Financial Times的文章解释了Transformer的重要性，以及它如何促成了生成式AI的发展。 OpenAI的Tokenizer工具演示了Tokenizer在文本处理中的作用。 Simon Wilson的文章深入解释了GPT Tokenizer的工作原理。 Greg Kamradt的Chunkviz工具展示了文本是如何被LLM处理成“块”的。 PAIR的“机器学习模型记忆还是泛化?”交互式介绍了两种学习方式及其对LLM的影响。 这些资源从多个维度直观地说明了LLM的核心概念和机制，有助于科技从业者和爱好者更好地理解LLM技术的本质。

：现代化的模型图可视化和调试工具 | #工具

：现代化的模型图可视化和调试工具 | #工具 提供了模型图的直观和分层可视化。它将模型操作组织到嵌套层中，使用户能够动态展开或折叠这些层。还提供了一系列功能来促进模型探索和调试，包括突出显示输入和输出操作、在节点上覆盖元数据、在交互式弹出窗口中显示图层、执行搜索、显示相同图层、GPU 加速图形渲染的能力，除其他外。 目前支持 TFLite、TF、TFJS、MLIR 和 PyTorch（导出程序）模型格式，并提供扩展框架供开发人员轻松添加对其他格式的支持。