Decoder-Transformer

Ein fokussiertes Analysewerkzeug, das zeigt, wie Transformer-Tokens interagieren, Forschern hilft, Aufmerksamkeitsmuster zu diagnostizieren und Transparenz zu erhöhen.

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Worked Example & Common Values

Below is a sample worked calculation demonstrating how Decoder-Transformer processes input data instantly inside your browser.

Sample Input Minified string: {"id":1,"status":"active","roles":["admin"]}

Computed Result

{
  "id": 1,
  "status": "active",
  "roles": [
    "admin"
  ]
}

Execution Mode Client-Side In-Browser JS

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Über dieses Tool

Das Tool bietet eine strukturierte, modellunabhängige Methode, um zu interpretieren, wie Decoder-Transformer Tokens verarbeiten, indem Aufmerksamkeitsverteilungen und Token-zu-Token-Interaktionen offengelegt werden.
Konzeptionell nimmt das System den Modelltyp, die Eingabesequenz und die Konfiguration auf, berechnet Aufmerksamkeiten und (optional) gradientenbasierte Relevanz und präsentiert Zusammenfassungen pro Layer und pro Head zusammen mit decodierten Pfaden.
Zu den Nutznießern gehören Forscher, ML-Ingenieure und QA-Teams, die Transparenz, Reproduzierbarkeit und Debugging-Insights für transformerbasierte Systeme suchen. Der einzigartige Mehrwert liegt im Fokus auf decoder-zentrierten Pfaden, Encoder-Decoder-Cross-Attention und exportierbaren Interpretierberichten.
Kernfunktionen umfassen die Extraktion von Aufmerksamkeitsmatrizen, Kopf-Ebene-Zusammenfassungen, Token-Zuordnungen, Pfad-Scores und Export von Berichten. Anwendungsfälle umfassen Modell-Audits, Fehleranalysen und Forschung zu Aufmerksamkeitsverhalten über Architekturen hinweg.

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Wie man es benutzt

Eingaben bereitstellen: Modelltyp angeben (Encoder/Decoder/Encoder-Decoder), Tokenfolge bereitstellen und optionalen Decoding-Modus festlegen.
Grenzen und Optionen konfigurieren: max_tokens, attention_threshold festlegen und ggf. erweiterten Modus auswählen.
Analyse durchführen: Das Decoding ausführen, um Attention-Karten, Token-Zuordnungen und Pfad-Scores zu erzeugen.
Ergebnisse prüfen: Token-Interaktionen, Kopf- und Layer-Zusammenfassungen sowie Exportoptionen prüfen.
Ergebnisse exportieren: JSON- oder CSV-Berichte für die Offline-Analyse herunterladen.

Frequently Asked Questions

Finden Sie schnelle Antworten

Was dekodiert das Tool?

Das Tool decodiert Transformer-Ausgaben in Token-zu-Token-Interaktionen, Attention-Verteilungen und Pfad-Scores, wodurch nachvollzogen wird, wie Aufmerksamkeiten durch Layer und Heads fließen, ohne das Modell zu trainieren.

Welche Modelle werden unterstützt?

Unterstützt gängige Transformer-Architekturen, einschließlich Encoder-only, Decoder-only und Encoder-Decoder-Varianten (z. B. BERT, GPT-2, T5), mit Cross-Attention-Unterstützung, wo zutreffend.

Welche Datenformate werden benötigt?

Eingaben sollten eine Tokenfolge und die entsprechenden Modell-Ausgaben (Aufmerksamkeitsmatrizen, Logits) in einem definierten Schema umfassen; Ausgaben werden als JSON mit Tokens, Matrizen und Zusammenfassungen bereitgestellt.

Sind Daten privat?

Daten werden in Ihrer Umgebung verarbeitet; das Tool sendet Daten nicht an externe Dienste, es sei denn, Sie wählen dies aus. Es modifiziert oder trainiert während der Analyse keine Modelle.

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