机器学习算法与Python学习 | 黑匣子被打开了？能玩的Transformer可视化解释工具！

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都 2024 年，还有人不了解 Transformer 工作原理吗？快来试一试这个交互式工具吧。

2017 年，谷歌在论文《Attention is all you need》中提出了 Transformer，成为了深度学习领域的重大突破。该论文的引用数已经将近 13 万，后来的 GPT 家族所有模型也都是基于 Transformer 架构，可见其影响之广。

作为一种神经网络架构，Transformer 在从文本到视觉的多样任务中广受欢迎，尤其是在当前火热的 AI 聊天机器人领域。

不过，对于很多非专业人士来说，Transformer 的内部工作原理仍然不透明，阻碍了他们的理解和参与进来。因此