Attention weight matrix प्रत्येक head और layer के लिए (seq_len × seq_len) है। Visualize करने के लिए: एक layer और head चुनें, matrix को heatmap के रूप में प्रदर्शित करें जहाँ row i दिखाती है कि token i किन tokens पर ध्यान देता है। चमकीली cells का मतलब उच्च attention है। Multi-head attention के लिए, आप individual heads (प्रत्येक विभिन्न patterns में विशेषज्ञ है) या heads में औसत (समग्र attention distribution) visualize कर सकते हैं।
Attention maps दिखाते हैं कि एक head अपना output compute करते समय किन tokens पर विचार करता है, लेकिन वे सीधे नहीं दिखाते कि मॉडल क्या "समझता" है या उसने निर्णय क्यों लिया। उच्च attention का मतलब "महत्वपूर्ण" नहीं है — कुछ heads बिना semantic अर्थ के punctuation या positional patterns पर ध्यान देते हैं। Attention maps वर्णनात्मक (मॉडल ने क्या देखा) हैं, व्याख्यात्मक (उसने निर्णय क्यों लिया) नहीं। वे एक उपयोगी debugging tool हैं, पूर्ण व्याख्या नहीं।
BertViz Transformer मॉडलों के लिए interactive attention visualizations प्रदान करता है। Ecco और Captum PyTorch मॉडलों के लिए attention-based interpretability प्रदान करते हैं। API के माध्यम से accessed LLMs के लिए, कुछ providers attention weights या log-probabilities लौटाते हैं जो आंशिक visualization सक्षम करते हैं। Image generation में, cross-attention maps दिखाते हैं कि कौन से image regions किन prompt शब्दों से मेल खाते हैं — यह समझने के लिए उपयोगी है कि मॉडल ने objects कहाँ क्यों रखे।