随着人工智能的发展，越来越多的应用开始采用神经网络来执行各种任务。然而，神经网络的工作原理往往是一个黑匣子，难以理解和解释。为了解决这一问题，研究人员开始探索可解释AI的方法，以帮助人们理解神经网络的决策过程。
在这个领域的研究中，一种新的方法被提出，即在Transformer模型中可视化注意力。Transformer模型是一种极其强大的神经网络结构，已经在各种任务中取得了巨大成功，包括自然语言处理和计算机视觉。
通过可视化Transformer模型中不同层之间的注意力权重，我们可以更好地理解神经网络是如何处理输入数据的。这种方法不仅可以帮助研究人员调整和改进模型，还可以帮助用户理解模型的决策逻辑。
在这篇文章中，我们将探讨可解释AI在Transformer模型中的应用，以及如何通过可视化注意力来理解神经网络的工作原理。希望通过这种方法，我们能够更好地利用人工智能技术，为我们的生活带来更多的便利和启示。
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