LLM Visualizerは、Transformerアーキテクチャの仕組みを理解するために、生のテキストから生成出力までのプロセスをゼロから構築するインタラクティブな学習ガイドです。

このガイドでは、数学的な解説、実際のコードの実行、そしてモデルの訓練を体験できます。構築されるモデルのパラメータ数は約55万（550K）と小規模ですが、アーキテクチャはGPT-3などの大規模モデルと同じ仕組みを採用しています。バックエンドでは実際のPyTorchモデルが動作しており、ユーザーが入力したテキストがモデルのパイプラインを流れる様子や、訓練時に勾配によって重みが更新される様子を確認できます。

学習プロセスは全10ステップで構成されており、各ステップで概念の解説、数学的根拠、Pythonによる実装が提供されます。また、ステップ完了後には、RoPEやRMSNorm、GQA、MLA、MoEといった、LLaMA 3やDeepSeek-V3、Claudeなどの最新モデルに採用されている現代的なアーキテクチャの数式についても探索できるよう設計されています。

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