poloclub/transformer-explainer
Transformer Explained Visually: Learn How LLM Transformer Models Work with Interactive Visualization
О проекте
Интерактивная визуализация работы Transformer-моделей: запускает GPT-2 прямо в браузере и показывает, как внутренние компоненты предсказывают следующие токены.
Чем пригодится
- Изучить устройство Transformer на живом GPT-2 в браузере
- Проверить на своём тексте, как модель предсказывает следующие токены
- Разобрать по шагам работу attention и других внутренних компонентов
Пересказ README моделью DeepSeek V4.1 Flash. Может ошибаться в деталях.
Почему он в тренде
- Сегодня уже 9 звёзд, к концу дня ожидается около 28. Обычный темп — 7 в день, сейчас в 4,2 раза больше.
- За последние двое суток темп в 10 раз выше, чем в предыдущие полторы недели.
- Всплеск держится 3 дня подряд — это не случайный выброс.
- GitHub Trending JavaScript за день: #5, +54 звезды.
- Hacker News: «Transformers Explained Visually» — 616 очков, 1 день назад.
- Среди свежих форков — заметные разработчики: @millette (309 подп.).
Звёзды по дням
Столбики — звёзды за день, линия — обычный темп. Красным — дни всплесков.
Цифры
- Всего звёзд
- 8 719
- Сегодня
- 9 · к вечеру ≈ 28
- Форков
- 983
- Issues и pull requests
- 87
- Наблюдателей
- 73
- Язык
- JavaScript
- Лицензия
- MIT
- Последний релиз
- v0.0.1 · 11 июня 2024
- Создан
- 16 мая 2024
- Последний коммит
- 6 июня 2026
Доверие к звёздам
Рост выглядит естественно: форков и обсуждений столько, сколько бывает у живых проектов, а звёзды приходят неровно, как от людей.
Это эвристики, а не приговор: судим по поведению репозитория, а не по списку звездивших.
Обсуждения на Hacker News
- Transformers Explained Visually616 очков, 21 сентября 2026
Где замечен
- 23 сентября 2026GitHub Trending JavaScript за день: #5, +54 звезды
Поделиться
Бейдж для README
Вставьте в README — бейдж сам показывает свежую магнитуду и ведёт на эту страницу.
[](https://gitnova.dev/r/poloclub/transformer-explainer)Похожие по описанию
-
4,0
FareedKhan-dev/train-llm-from-scratch
Учебный проект: реализация Transformer с нуля на PyTorch и полный пайплайн обучения LLM — от сырого текста до SFT, reward model, PPO/DPO/GRPO и чата, без transformers, trl и peft.
-
0,8
petergpt/transformer-architecture
Интерактивная 3D-визуализация архитектур Transformer и DeepSeek V4.1 Flash: показывает поток токенов, attention heads, маршрутизацию экспертов и кэш. Учебный проект на JavaScript без сборки и API-ключей.
-
0,0
Binaire-0101/FRZi-inference
FRZi-inference — это движок для инференса (выполнения) моделей машинного обучения. Проект предназначен для запуска предобученных моделей и получения предсказаний.