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dodrio

交互式工具帮助NLP研究者分析Transformer模型的注意力权重

Dodrio是一个交互式可视化系统,旨在帮助NLP研究人员分析和比较Transformer模型中的注意力权重。用户可查看实时演示、下载代码并本地运行。由Jay Wang、Robert Turko和Polo Chau开发,支持个性化模型和数据集的可视化。

attention-viz - 帮助理解Transformer模型在语言和视觉任务中的自注意力机制
GithubTransformerattention-viz可视化开源项目深度学习自然语言处理
此项目通过可视化技术帮助研究人员理解Transformer模型在语言和视觉任务中的自注意力机制,展示查询与关键向量的关系和整体模式。AttentionViz提供了交互式工具,支持多输入序列分析,提升了模型理解,并在多个应用场景中展现其实用性。
llm-transparency-tool - 深入分析Transformer语言模型的交互式可视化工具
GithubLLM Transparency Tool可视化分析开源项目神经网络语言模型贡献图
LLM Transparency Tool是一个用于分析Transformer语言模型的交互式工具。该工具支持选择模型和提示、运行推理,并通过贡献图可视化模型内部机制。它能够展示token表示、注意力头和前馈网络块的详细信息,有助于理解模型的决策过程。这个工具兼容多种模型,并提供Docker部署选项,是研究人员和开发者分析语言模型的实用资源。
transformer-debugger - 深入洞察小型语言模型行为的自动化调试工具
GithubTransformer Debugger开源项目神经元查看器稀疏自编码器自动可解释性语言模型
Transformer Debugger是一款由OpenAI超级对齐团队开发的工具,专门用于分析小型语言模型的特定行为。该工具结合了自动化解释技术和稀疏自编码器,无需编写代码即可快速探索模型行为。它能识别影响特定行为的关键组件,自动生成解释,并追踪组件间的连接,从而揭示神经元回路。通过支持对前向传播的干预和观察,Transformer Debugger为研究人员提供了深入分析语言模型内部机制的强大功能。
bertviz - 利用BERT、GPT2等模型进行注意力机制可视化
BertVizGithubHuggingfaceJupyter NotebookTransformerself-attention开源项目
BertViz是一个交互式工具,可视化BERT、GPT2、T5等Transformer模型的注意力机制。支持在Jupyter和Colab中运行,提供head view、model view、neuron view三种独特视角。通过简便的Python API调用,大多数Huggingface模型均兼容。通过Colab教程,可快速尝试这些可视化功能。
transformer-explainer - 帮助理解Transformer模型与GPT-2预测的实时交互式工具
GPT-2Georgia Institute of TechnologyGithubMIT许可Transformer Explainer交互式可视化工具开源项目
Transformer Explainer 是一款互动可视化工具,帮助理解基于Transformer的模型如GPT的工作原理。该工具在浏览器中运行实时的GPT-2模型,允许实验自己的文本并实时观察Transformer内部组件的协同预测过程。适合技术人员与学习者深入探索Transformer模型机制与应用。
transformers-interpret - 快速解读Transformer模型的工具,只需2行代码
GithubTransformers Interprettransformers可视化开源项目文本分类解释工具
Transformers-interpret是一款为Transformer模型设计的解释工具,只需简单代码即可实现。支持文本和计算机视觉模型,并可在笔记本中展示或保存为PNG和HTML文件。通过导入预训练模型和tokenizer,用户能快速获得预测分类解释,并提供可视化功能。此项目基于Captum库构建,支持多标签分类等功能,帮助开发者深入理解模型决策。
ecco - 使用交互式可视化工具理解自然语言处理模型
EccoGithubTransformer模型可视化开源项目自然语言处理解释性
Ecco是一个Python库,通过交互式可视化工具解释基于Transformer的自然语言处理模型。它专注于探索预训练模型,功能包括特征归因、神经元激活捕获及可视化、Token处理过程等。支持GPT2、BERT、RoBERTA等多种模型,帮助理解Transformer模型的内部机制和决策过程。
VisualDL - 参数实时追踪与多模型可视化分析工具
GithubPaddlePaddleVisualDL开源项目数据分析模型可视化训练过程
VisualDL,一款集成于PaddlePaddle的高效可视化分析工具,能够展现训练参数、模型结构与数据样本的动态图表。完美支持Python,通过实时数据追踪、多实验视图对比等功能,助力开发者清晰直观地优化和提升模型表现。
torch-dreams - 神经网络可视化与解释性增强工具
GithubTorch-Dreams可解释性图像生成开源项目特征可视化神经网络
Torch-Dreams是一个Python库,专注于神经网络可视化和增强模型可解释性。它提供特征可视化、通道激活和多模型同步可视化等功能,支持批量处理和自定义变换。这个工具适合研究人员分析深度学习模型内部机制,也可用于生成艺术创作。
vram-24 - 探索Transformer库在机器学习和NLP中的创新应用
AIGithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型深度学习绘图
transformers库在机器学习和自然语言处理中的应用,凭借强大的算法和灵活的工具,增强数据分析及模型部署能力,提高AI开发效率,为研究和应用提供创新支持。
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