🧠 Transformer 模型可视化详解

模型结构概览

Transformer 模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，其核心在于自注意力机制（Self-Attention）和位置编码（Positional Encoding）：

• 编码器：包含多层自注意力模块和前馈神经网络
• 解码器：包含掩码自注意力和编码器-解码器注意力
• 关键组件：多头注意力（Multi-Head Attention）、前馈层（Feed-Forward）

自注意力机制可视化

自注意力机制通过计算词向量之间的相关性来捕捉上下文信息：

1. Query-Key-Value 三元组计算
2. 注意力权重 的热力图展示
3. 上下文向量 的生成过程

示例：使用 Transformer 可视化工具 可观察不同位置词元的注意力分布

位置编码实现

位置编码为模型提供序列顺序信息：

• 正弦/余弦函数编码（Sinusoidal Positional Embedding）
• 学习型位置编码（Learned Positional Embedding）
• 两种编码方式的对比实验

建议参考 位置编码详解 深入理解实现细节

可视化工具推荐

1. 📊 使用 TensorBoard 监控训练过程
2. 🧪 PyTorch 的 torchviz 库绘制计算图
3. 🖼️ Hugging Face 的 transformers 可视化功能
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扩展阅读

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