关键信息：

• 项目基于 Andrej Karpathy 的 NanoGPT 结构，约 85000 参数，是字符预测系统，仅对 A/B/C 进行编码。
• 电子表格中有“no weights”和“random weights”两页，前者参数整齐，后者参数随机生成。
• 颜色编码：紫色为待训练模型参数，绿色为输入到输出的变换值，橙色为计算中间值。
• 有三个标注为 0/1/2 的 Transformer，按顺序处理数据。
• 可通过阅读电子表格形成对 Transformer 的视觉印象，查看单元格计算细节，选择绿色细胞了解影响因素，更改参数观察变化，若有 NanoGPT 权重可替换参数。

重要细节：

• 内部机制是一系列矩阵计算按一定顺序连接，通过试验错误将 nanoGPT 架构的完整推理管道写入电子表格，发现电子表格即可满足需求。
• 最近添加了 Excel 版本，由于 Excel 限制添加了“MAP”和“Visual Structure of the pipeline”页以更清晰展示架构。
• 感谢 Andrej Karpathy 的相关教程和项目、Brendan Bycroft 的 3D 可视化以及 3Blue1Brown 的 LLM 课程对创建此电子表格的帮助。