Transformer 視覺化原理解析：以 GPT-2 模型為例
為何重要
儘管 GPT-2 釋出已久，但透過視覺化工具深入剖析 Transformer 的基礎架構，對於開發者與技術審查者理解擁有 6 年歷史的模型核心運作仍有教育性價值。這類資源幫助開發者掌握自注意力機制與 Positional Encoding 的實作細節，有助於評估模型可解釋性，但並不影響當前的晶片供應鏈或基礎模型估值。
互動式教學工具 Transformer Explainer 採用 GPT-2（small）模型，讓使用者視覺化理解 Transformer 的內部運作，包含 Token 轉換、位置編碼與多頭自注意力機制。
- 工具使用 GPT-2（small）模型，該模型具有 1.24 億引數。
- GPT-2（small）的詞彙表由 50,257 個 Token 組成，其 Token 嵌入矩陣形狀為 (50,257, 768)。
- 模型內部堆疊了 12 個 Transformer Block，並採用 12 個多頭注意力頭來處理序列關係。
- 進行輸入處理時，系統會將 Token 嵌入與位置編碼相加，並透過掩碼自注意力機制防止模型存取未來 Token。