BertViz的核心功能

注意力矩陣可視化

• BertViz通過(guò)交互式的注意力矩陣視圖，展示了模型在處理文本時(shí)各個(gè)層和注意力頭的權(quán)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(guān)系。

多視圖模式

• Head View：可視化同一層中一個(gè)或多個(gè)注意力頭的注意力模式，幫助分析單個(gè)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(gè)神經(jīng)元的查詢和鍵向量，揭示其在計(jì)算注意力中的作用。

1. 支持多種模型
   BertViz兼容HuggingFace的Transformers庫(kù)中的大多數(shù)模型，包括BERT、GPT-2、T5、RoBERTa等，用戶可以根據(jù)需求選擇不同的模型進(jìn)行分析。
2. 易用性與交互性
   BertViz提供了簡(jiǎn)單的Python API，支持在Jupyter或Colab筆記本中運(yùn)行，用戶只需輸入文本即可生成可視化結(jié)果。此外，工具的交互性允許用戶動(dòng)態(tài)調(diào)整視圖，聚焦特定層或令牌。

安裝與使用

安裝BertViz

在Jupyter或Colab環(huán)境中，通過(guò)以下命令安裝BertViz及其依賴項(xiàng)：

pip install bertviz
pip install jupyterlab
pip install ipywidgets

運(yùn)行示例代碼

以下是一個(gè)簡(jiǎn)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(xiàng)

• BertViz在處理長(zhǎng)文本時(shí)可能效果不佳，建議用于較短的句子。
• 每個(gè)筆記本中只能包含一個(gè)可視化效果。

項(xiàng)目地址：BertViz GitHub

本文轉(zhuǎn)載自??智駐未來(lái)??，作者：智駐未來(lái)