模型架构与原理图文讲义2401 字
Transformer核心原理与训练优化
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《Transformer核心原理与训练优化》共 15 页、0.2 万字，通篇围绕 Attention、向量、Transformer、上下文 展开，归在「模型架构与原理」这一层。
覆盖Attention向量Transformer上下文embedding推理
适合要跟模型团队对话、得听懂他们在说什么的人
目录骨架（8 节）
- Transformer 核心原理与训练优化
- 我们的探索之旅
- 传统序列模型的“三座大山”
- 自注意力机制的核心：QKV 模型与计算
- Transformer 整体架构：编码器-解码器
- 编码器第一步：如何让模型理解“词”与“位置”？
- 多头自注意力：从“单一视角”到“专家会诊”
- 解码器架构：比编码器多出的“秘密武器”
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Transformer 核心原理与训练优化
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我们的探索之旅
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