LLM Visualizer es una plataforma interactiva diseñada para facilitar la comprensión profunda de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) mediante la construcción práctica de un modelo funcional desde sus fundamentos. A diferencia de los tutoriales teóricos, esta herramienta opera como un laboratorio en vivo donde un modelo de PyTorch real se ejecuta en el backend, permitiendo a los usuarios manipular datos, ajustar hiperparámetros y observar en tiempo real cómo las predicciones de tokens se generan a partir de patrones estadísticos aprendidos. El objetivo pedagógico es demostrar que la arquitectura de un LLM, basada en la red neuronal Transformer introducida en 2017, es idéntica a la de los modelos de frontera, aunque a una escala reducida. El modelo de demostración cuenta con aproximadamente 550.000 parámetros, en contraste con los 175.000 millones de GPT-3, pero mantiene la misma estructura de auto-atención que permite a cada token contextualizar su posición respecto a los demás. La plataforma guía al usuario a través de diez pasos secuenciales que abarcan desde el procesamiento de texto crudo hasta la generación de salida, integrando explicaciones matemáticas, código Python ejecutable y paneles de configuración para modificar la arquitectura o cargar datasets personalizados. Tras completar el recorrido básico, la herramienta ofrece un módulo avanzado que detalla las fórmulas específicas de arquitecturas modernas como RoPE, RMSNorm, SwiGLU, GQA, MLA y MoE, las cuales son fundamentales en modelos contemporáneos como LLaMA 3, DeepSeek-V3 y Claude. Esta aproximación didáctica permite a los desarrolladores y estudiantes no solo entender la teoría, sino verificar empíricamente cómo los gradientes actualizan los pesos durante el entrenamiento y cómo la inferencia produce resultados coherentes, cerrando la brecha entre la documentación académica y la implementación práctica en entornos de producción.
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