AI大语言模型（LLM）是什么？这个3D可视化网站让你一目了然！

你可能听说过GPT-3，但是你知道GPT-3是怎么工作的吗？

它是如何从输入的文本中学习到语言的规律和知识的吗？

如果你对这些问题感兴趣，那么你一定要看看这个网站：

https://bbycroft.net/llm

网站效果图：

这个网站是一个3D可视化的工具，它可以让你直观地看到一个GPT-风格的语言模型（LLM）的内部结构和运行过程。

你可以通过鼠标和键盘来控制视角，放大缩小，旋转，拖动，查看每个部分的细节和功能。你还可以输入自己的文本，看看模型是如何处理和生成的。

网站介绍

这个网站是由Brendan Bycroft开发的，他是一位来自澳大利亚的计算机科学家，对人工智能和可视化有着浓厚的兴趣。

他在GitHub上开源了这个项目的代码，你可以在这里找到：

https://github.com/bbycroft/llm-viz

这个网站到底展示了什么呢？

简单来说，它展示了一个基于Transformer的语言模型的主要组成部分，包括：

词嵌入（Embedding）：这是模型的输入层，它把每个单词或字符转换成一个固定长度的向量，表示它们的语义和语法信息。这些向量可以看作是模型的“记忆”，它们可以随着训练而更新和优化。

多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）：这是模型的核心层，它可以让模型学习到输入文本中不同位置之间的关系和依赖。它可以看作是模型的“理解”，它可以捕捉到文本的上下文和结构。

前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）：这是模型的输出层，它把自注意力层的结果进行非线性变换，生成最终的输出向量。这些向量可以看作是模型的“预测”，它们可以通过一个softmax函数转换成概率分布，表示模型对下一个单词或字符的预测。

这些层可以堆叠多个，形成一个深度的语言模型。每一层都有自己的参数，比如权重矩阵和偏置向量，这些参数可以通过反向传播算法进行训练和更新。训练的目标是让模型能够最大化地预测输入文本的下一个单词或字符，从而学习到语言的规律和知识。

你可以在网站上看到，当你输入一个列表时，模型会把它转换成词嵌入向量，然后通过自注意力层和前馈神经网络层，生成输出向量，最后通过softmax函数，得到下一个字母的概率分布。

你可以看到每个层的输入和输出，每个头的注意力权重，每个维度的数值，每个字母的概率。你可以通过调整视角，查看不同的细节，感受模型的工作过程。好了感兴趣的可以自己去试试了，看看能否看懂~