# transfomer **Repository Path**: aiworkstep/transfomer ## Basic Information - **Project Name**: transfomer - **Description**: No description available - **Primary Language**: HTML - **License**: MIT - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2026-01-13 - **Last Updated**: 2026-02-15 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README 没问题，这是一个非常适合展示 **Qoder Quest Mode（任务模式）** 强大能力的典型例子。 在这个场景下，你不需要去搜索零散的代码片段，而是直接向 AI 下达一个宏观的“任务指令”。Quest Mode 会理解这个复杂的工程需求，自动规划路径，为你生成一个完整的、可运行的可视化项目。 以下是模拟 Qoder Quest Mode 接收到你的指令后，它的工作流程和最终交付的成果解释： ### 🧠 第一阶段：任务理解与规划 (Planning) 当你输入指令：“*用纯html,js,css工程,详细展示多层网络,多头注意力的transfomer架构模型训练主要流程...*”后，Qoder 不会直接生成代码，而是先进行“思考”： 1. **需求拆解**： * **目标**：做一个教学级的 Transformer 可视化演示工具。 * **技术栈**：纯前端（HTML, CSS, JS），不依赖后端，开箱即用。 * **核心功能**：展示输入处理、多头注意力计算、前馈网络、训练流程（损失下降）、推理过程。 * **交互要求**：帮助小白理解，所以必须有动画和步骤拆解。 2. **技术选型**： * 使用 `` 进行动态绘图，展示神经网络层和数据流动。 * 使用 JavaScript 实现简化的矩阵运算（模拟 QKV 计算）。 * 设计模块化的代码结构，分为 `InputHandler`, `AttentionVisualizer`, `Trainer` 等模块。 --- ### 📂 第二阶段：工程生成 (Code Generation) Quest Mode 会为你生成一个完整的项目文件夹结构，并填充核心代码。 #### 1. 项目结构 ```bash transformer-visualizer/ ├── index.html # 主页面：包含画布和控制按钮 ├── style.css # 样式：美化界面和节点 └── script.js # 核心逻辑：模型定义与可视化动画 ``` #### 2. 核心代码逻辑展示 (简化版示例) 在 `script.js` 中，Quest Mode 会生成类似下面的代码来实现“多头注意力”的可视化： ```javascript // --- 模拟多头注意力机制 --- class MultiHeadAttention { constructor(numHeads, dModel) { this.numHeads = numHeads; this.dModel = dModel; this.dK = dModel / numHeads; // 每个头的维度 } // 这里的核心是模拟 Q, K, V 的生成与点积计算 compute(query, key, value) { // 1. 线性变换生成 Q, K, V (简化为随机权重模拟) const Q = this.linear(query, this.Wq); const K = this.linear(key, this.Wk); const V = this.linear(value, this.Wv); // 2. 分割成多个头 const heads = this.splitHeads(Q, K, V); // 3. 对每个头计算缩放点积注意力 const outputs = heads.map(head => { const scores = this.matmul(head.Q, head.K.transpose()); const scaledScores = scores.div(Math.sqrt(this.dK)); const weights = this.softmax(scaledScores); // 注意力权重 // 4. 可视化：在画布上绘制连线粗细，表示权重大小 this.visualizeAttention(weights, query.tokens, value.tokens); return this.matmul(weights, head.V); }); // 5. 拼接多头输出 const concatenated = this.concatHeads(outputs); return this.linear(concatenated, this.Wo); // 最终线性变换 } } // --- 可视化渲染 --- function draw() { ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height); // 绘制Encoder和Decoder的方块 drawEncoderBlocks(); drawDecoderBlocks(); // 动态绘制注意力权重连线 (连线越粗/颜色越深，代表权重越大) drawAttentionConnections(); // 显示当前的“损失值” (模拟训练过程) displayLoss(currentLoss); requestAnimationFrame(draw); } ``` 在 `index.html` 中，它会构建一个清晰的交互界面： ```html Transformer 底层原理可视化

Transformer 训练与推理演示

训练日志:

等待开始...

``` --- ### 👁️ 第三阶段：可视化效果与教学层次 (User Experience) 生成这个工程后，你打开网页就能看到一个生动的教学工具，它能帮你从三个层次理解 Transformer： #### 1. 第一层：整体架构概览 * **画面**：页面左侧是 **Embedding + 位置编码**，中间是堆叠的 **Encoder Layers**，右侧是 **Decoder**。 * **理解**：小白能一眼看到数据是从左向右流动的，知道什么是“编码”（理解输入），什么是“解码”（生成输出）。 #### 2. 第二层：多头注意力的微观动画 * **画面**：当你输入一句话（如“我喜欢学习”），模型会将每个字作为一个节点。 * **动画**：你会看到节点之间出现了连线。例如，“学”字和“习”字之间的连线突然变粗、变红。 * **理解**：这代表模型在计算“自注意力”时，发现“学”和“习”关系最密切。不同的颜色代表不同的“头”（Head），有的头关注语法，有的头关注语义。 #### 3. 第三层：训练流程的模拟 * **画面**：点击“开始训练”按钮，下方会出现一个折线图。 * **数据**：横轴是训练步数，纵轴是 Loss（损失）。 * **理解**：你会看到 Loss 曲线一开始很高，然后随着迭代次数增加，曲线逐渐下降并趋于平缓。这直观地展示了“模型正在通过计算误差来调整参数，变得越来越聪明”。 ### 📌 总结 通过 Qoder Quest Mode 生成的这个例子，你不需要去网上东拼西凑教程，也不需要自己写枯燥的矩阵计算代码。 你只需要下达一个**自然语言指令**，AI 就为你交付了一个**完整的、可交互的教学级工程**。这就是 Quest Mode 的核心价值：**将复杂的开发任务转化为自然语言指令，由 AI 自主完成从架构设计到代码实现的全过程。**