主要观点：介绍了 Transformer 及其在多个领域的应用，包括文本生成、音频生成、图像识别等，详细阐述了 Transformer 的架构（包括嵌入、Transformer 块、输出概率等部分）、高级架构特征（层归一化、Dropout、残差连接）以及交互功能等。
关键信息：

• 2017 年提出的 Transformer 改变了人工智能的方法，成为深度学习模型的首选架构。
• 文本生成的 Transformer 基于下一个单词预测原则，核心是自注意力机制。
• Transformer 架构包括嵌入（分词、获取词嵌入、添加位置信息等）、Transformer 块（包含多头自注意力和多层感知机）、输出概率等部分。
• 高级架构特征如层归一化、Dropout、残差连接有助于提高模型性能。
• Transformer Explainer 具有交互功能，可探索 Transformer 内部工作原理，且由 Georgia Institute of Technology 的相关人员开发。
  重要细节：
• GPT-2 家族是文本生成 Transformer 的典型例子，Transformer Explainer 基于 GPT-2（small）模型。
• 多头自注意力中通过计算查询、键和值矩阵，进行多头分割、掩码自注意力计算等步骤来处理输入序列。
• MLP 层通过两次线性变换增强模型的表示能力。
• 输出概率通过最终线性层和 softmax 函数将处理后的输出转换为概率分布，温度等参数可调整输出的确定性和多样性。
• 交互功能可输入文本序列、调整温度、选择采样方法、交互注意力地图等。
• Transformer Explainer 利用 PyTorch 实现的 GPT 模型转换为 ONNX Runtime 在浏览器中运行，界面用 JavaScript、Svelte 和 D3.js 构建。