llm-viz
llm-viz 是一个开源的 3D 可视化工具，旨在将抽象的 GPT 风格大语言模型（LLM）内部运作机制以直观的三维交互形式呈现出来。它解决了传统文本或二维图表难以清晰展示神经网络复杂拓扑结构和数据流动过程的痛点，让用户能够“看见”模型在推理时数据是如何在各层之间传递和处理的。
这款工具非常适合 AI 开发者、研究人员以及希望深入理解深度学习原理的学生和教育工作者使用。通过 llm-viz，用户可以观察从微型排序网络到接近 GPT-2 规模模型的实时运行状态。其独特的技术亮点在于支持任意规模网络的渲染，并内置了基于 Andrej Karpathy minGPT 实现的演示模型，能够动态展示权重如何影响输出。虽然完整的大模型权重因体积庞大未默认下载，但其架构已具备扩展能力。此外，该项目还集成了作者其他前沿实验（如 RISC-V CPU 模拟），体现了其在系统底层可视化方面的深厚积累。无论是用于教学演示还是算法调试，llm-viz 都为探索大模型黑箱提供了一扇透明的窗口。
使用场景
某高校深度学习实验室的研究员正在向本科生讲解 Transformer 架构中“自注意力机制”的数据流动过程，试图让学生理解矩阵运算如何在多层网络中具体执行。
没有 llm-viz 时
- 学生只能面对静态的二维架构图或复杂的数学公式，难以在脑海中构建出数据在高维空间中动态传递的立体图像。
- 讲师无法实时演示特定输入（如字母排序任务）是如何一步步经过嵌入层、注意力头和前馈网络最终生成输出的，教学缺乏交互性。
- 初学者极易混淆“残差连接”和“层归一化”等抽象概念在实际网络拓扑中的具体位置和形态，导致理解停留在表面。
- 调试小型模型时，开发者难以直观定位是哪一层的神经元激活出现了异常，排查问题如同盲人摸象。
使用 llm-viz 后
- 学生通过浏览器即可操作一个完整的 3D GPT 风格网络模型，亲眼看到数据粒子如何沿着连线在不同层级间流动，将抽象理论具象化。
- 讲师可以加载 minGPT 的排序演示模型，实时输入"A、B、C"，让观察者追踪每个字符的向量表示如何随推理步骤变化并得出正确顺序。
- 复杂的网络结构被拆解为可视化的几何模块，残差连接清晰可见地绕过主路径，帮助学习者瞬间领悟其“信息高速公路”的作用。
- 研究人员能直观监控任意隐藏层的激活状态，快速发现模型在早期层就出现的梯度消失或特征坍塌现象，大幅缩短调试周期。
llm-viz 通过将黑盒般的神经网络转化为可交互的 3D 透明视图，彻底打破了深度学习理论认知与工程实践之间的视觉壁垒。
运行环境要求
- 未说明
未说明
未说明
快速开始
布兰登·拜克罗夫特的主页与项目
这个仓库包含了我的（布兰登）个人主页，以及一些非简单的项目。
这些内容被放在同一个仓库中，既便于部署，也方便共享一些 JavaScript 工具函数——否则单独分享这些工具会很麻烦。
项目
主要项目包括：
- LLM 可视化：一个运行推理的 GPT 风格 LLM 网络的 3D 交互式模型。
- [开发中] CPU 模拟：一个带有完整执行模型的 2D 数字电路原理图编辑器，用于展示一个基于 RISC-V 的简单 CPU。
LLM 可视化
该项目展示了 GPT 风格网络的工作实现的 3D 模型。也就是说，它使用了与 OpenAI 的 GPT-2、GPT-3（或许还有 GPT-4）相同的网络拓扑结构。
首先展示的是一个小型网络，其权重已正确加载，能够对 A、B、C 三个字母组成的列表进行排序。这是 Andrej Karpathy 的 minGPT 实现中的演示模型。
渲染器还支持可视化任意大小的网络，并且可以正常运行较小的 gpt2 模型，不过该模型的权重文件并未下载（因为其大小达数百 MB）。
CPU 模拟（开发中；尚未公开！）
该项目可以运行 2D 原理图形式的数字电路，并配备功能完善的编辑器。未来计划添加一系列教程，展示以下内容：
- 如何构建一个简单的 RISC-V CPU
- 从门级开始拆解各个组成部分：指令译码器、ALU、加法器等
- 更高层次的 CPU 设计理念，例如多级流水线、缓存机制等
本地运行
- 安装依赖：
yarn - 启动开发服务器：
yarn dev
常见问题
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