Transformer 讲解
逐步拆解注意力机制与 Transformer 工作原理。
Transformer 是现代大语言模型的核心架构，其关键是自注意力（Self-Attention）。本工具逐步拆解 token、注意力权重与多层堆叠如何协同工作。
能做什么
- 逐步讲解注意力与 Transformer 组件
- 用可视化降低「黑盒」理解成本
- 衔接 LLM / 生成式 AI 的阅读路径
怎么用
- 打开讲解工具，按步骤浏览架构示意
- 重点观察 Query / Key / Value 与注意力权重
- 对照站内 LLM 入门文章巩固概念
- 再回到自己的模型或框架文档对照实现
常见问题
为什么要学 Transformer？
GPT、BERT 等主流语言模型都建立在 Transformer 之上；理解注意力机制有助于看懂微调、上下文长度与推理成本等问题。
没有数学基础能看懂吗？
可以先从可视化与直觉入手：注意力本质是「根据当前词，动态关注序列中其他位置」。细节公式可随后补充。
相关文章
- 什么是LLM？大型语言模型及其工作原理指南 — 如果你正在阅读这篇文章，那么你可能已经听说过大型语言模型 LLM 。谁没有听说过呢？归根结底，LLM 是推动正在进行的生成式 AI 革命的超级流行工具的幕后推手，包括ChatGPT、Google Bard和DALL E。 为了发挥其魔力，这些工具依靠强大的技术，使其能够处理数据并生成准确的内容以响应用户提出的问题。这就是 LLM 发挥作用的地方。 本文旨在向
- 文字的魔法：语言模型如何改变了我们与计算机交流的方式 — 如今，像 GPT 这样的大型语言模型在媒体中获得了压倒性的关注，给人一种我们都身处一场持续革命的印象。然而，即使是一场革命也是建立在其前辈的成功之上的，而 GPT 是数十年研究的成果。 在这篇文章中，我想概述语言模型领域研究的一些主要步骤，这些步骤最终导致了我们今天拥有的大型语言模型。在讨论一些在不同时期引领该领域的核心技术之前，我将简要描述一下语言模型，这