BertViz的核心功能

注意力矩陣可視化

• BertViz通過交互式的注意力矩陣視圖，展示了模型在處理文本時各個層和注意力頭的權重分布。用戶可以直觀地看到模型如何捕捉單詞之間的上下文關系。

多視圖模式

• Head View：可視化同一層中一個或多個注意力頭的注意力模式，幫助分析單個注意力頭的行為。

• Model View：提供跨所有層和注意力頭的全局視圖，展示注意力分布的整體情況。

• Neuron View：可視化單個神經元的查詢和鍵向量，揭示其在計算注意力中的作用。

1. 支持多種模型
   BertViz兼容HuggingFace的Transformers庫中的大多數模型，包括BERT、GPT-2、T5、RoBERTa等，用戶可以根據需求選擇不同的模型進行分析。
2. 易用性與交互性
   BertViz提供了簡單的Python API，支持在Jupyter或Colab筆記本中運行，用戶只需輸入文本即可生成可視化結果。此外，工具的交互性允許用戶動態調整視圖，聚焦特定層或令牌。

安裝與使用

安裝BertViz

在Jupyter或Colab環境中，通過以下命令安裝BertViz及其依賴項：

pip install bertviz
pip install jupyterlab
pip install ipywidgets

運行示例代碼

以下是一個簡單的代碼示例，展示如何使用BertViz可視化BERT模型的注意力：

from bertviz import model_view
from transformers import BertTokenizer, BertModel

model_name = 'bert-base-uncased'
model = BertModel.from_pretrained(model_name, output_attentinotallow=True)
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
text = "The cat sat on the mat."
inputs = tokenizer.encode_plus(text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
attentions = outputs.attentions
tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs['input_ids'][0])
model_view(attentions, tokens)

限制與注意事項

• BertViz在處理長文本時可能效果不佳，建議用于較短的句子。
• 每個筆記本中只能包含一個可視化效果。

項目地址：BertViz GitHub

本文轉載自??智駐未來??，作者：智駐未來