LLM Attention Visualization — 日本語も試せるLLMアテンション可視化（英語UI）動いた

LLMが次の1トークンを出すとき、それまでのどのトークンを見ていたかを文字の濃淡で見せるページ。用意された例はページを開いた時点で動き、自分で書いた文も、ブラウザに小さなモデル（Qwen3 0.6B）を落として同じ形で試せる。

配布元: https://ishamf.dev/p/llm-attention-visualizer/ 　／　2026-09-10 時点で確認

この日に実際に動かした結果です。内容の誤りに気づかれた場合はお問い合わせください。確認のうえ訂正します。

掲載した画面は LLM Attention Visualization のものです。手順の説明に必要な範囲を引用しています。

使い方

やること：自分で書いた日本語の文をこのページのモデルに要約させ、生成された語がもとの文のどこを見て書かれたかを表示する。

1. ページを開き、左の一覧から例を1つ選ぶ。生成された側の語にカーソルを合わせると、上の文の一部が明るく残り、残りが暗くなる。

   明るく残った語が、その語を書くときに見ていた場所。例えば Office Move Summary で生成側の 18 に合わせると、本文の 18 King Street が明るくなる。登録やサインインは一度も求められない。

   

2. ページ下部の Generate in your browser まで下り、Prompt 欄に自分の文を入れる。日本語のまま入れてよい。Advanced options を開くと System prompt・Max new tokens・Temperature・Top K・Top P・Seed・Enable thinking が出る。

   次のお知らせを1文で要約してください。定例会議は11月4日の午後3時から、渋谷区神南1-2-3の会議室Aで行います。参加者は入館証を持参してください。

   既定は Max new tokens 1000・Temperature 0.7・Top K 20・Top P 0.8・Seed 42 で、Enable thinking はオフ。

   

3. Generate response を押す。初回はここでモデルの取得が始まるので、終わるまで待つ。

   Preparing the model と出て Downloaded ◯ MB of 617.7 MB が進む。落とし終えると Generating and measuring attention に変わり、生成したトークン数が数えられていく。

4. Generation complete が出たら、下の What your prompt generated で生成側の語にカーソルを合わせる。

   合わせた語の参照元が、上の自分の文の中で明るく残る。「神」に合わせると、こちらが書いた「神南」だけが明るくなる。

   

通した結果

定例会議は11月4日午後3時から渋谷区神南1-2-3の会議室Aで行います。参加者は入館証を持参してください。

使ってみて良かった点

• アカウントを作らずに開いてすぐ使える。用意された例はモデルの取得を待たずに動く
• 日本語の文をそのまま入れても要約が返る。日付・住所・固有名詞の写し元が1語ずつ見える
• 生成はブラウザの中で完結し、画面にも Nothing is sent to a server. と書かれている
• Seed が指定できるので、同じ文・同じ設定なら同じ生成を出し直せる
• System prompt・Temperature・Top K/P・思考の有無まで画面から変えられる

使ってみて不便だった点

• 自分の文を試すには初回に約618MBの取得が要る。ブラウザのキャッシュに入るので次からは省けるが、最初の1回は待つ
• 生成結果の表示でだけ、一部の漢字が □ に化ける。トークンの区切りが漢字1文字の途中に入るため（プロンプト欄では正しく出る）
• 日本語は無い。説明・設定項目・ボタンは全て英語
• 使うモデルは0.6Bと小さい。文を写す様子を見るには足りるが、内容を考えさせる用途には向かない

登録まわり（実際に試した結果）

無料で使える範囲

そもそもアカウントが無い。全部無料で、課金の案内も出てこない。自分の文で生成する時だけ約618MBのモデルをブラウザのキャッシュに落とす（1つのキャッシュにつき1回）。

実際にやってみたこと

日本語のお知らせを1文で要約させ、46トークンの結果を得た。生成された語にカーソルを合わせ、住所の「神南」や日付がこちらの入力のどこから写されたかを1語ずつ確認した。用意された英語の例でも同じ動きになることを見た。

詰まった点