【光子 AI 】AI 大模型 Transformer 架构的完整训练计算过程：一个可交互的可视化动画演示
文章目录
- 【光子 AI 】AI 大模型 Transformer 架构的完整训练计算过程：一个可交互的可视化动画演示
- Transformer 训练过程可视化动画设计
- 整体设计思路
- 1. 架构设计
- 2. 步骤划分（共17步）
- 3. 颜色编码
- 完整源代码
- 使用说明
- 1. 运行方式
- 2. 交互操作
- 3. 核心功能
- 4. 适用场景
Transformer 训练过程可视化动画设计
整体设计思路
1. 架构设计
- 主视图区：使用 SVG 绘制 Transformer 架构图，展示数据流动
- 矩阵面板：实时展示当前步骤的矩阵运算细节
- 控制面板：播放/暂停/单步执行控制
- 说明区域：显示当前步骤的详细解释
2. 步骤划分（共17步）
- 输入 Token → 2. Embedding → 3. Positional Encoding → 4. Q/K/V 变换 → 5. Attention Score → 6. Softmax → 7. 加权求和 → 8. 残差+LayerNorm → 9. FFN Layer1 → 10. FFN Layer2 → 11. 残差+LayerNorm → 12. 多层堆叠 → 13. 输出层 → 14. Loss计算 → 15. 反向传播 → 16. 梯度累积 → 17. 参数更新
3. 颜色编码
- 🔵 蓝色：Embedding / 输入数据
- 🟢 绿色：Attention 相关
- 🟠 橙色：FFN 层
- 🔴 红
