Transformer 与注意力机制

Transformer 教程

Transformer 是现代大语言模型的基石。从 ChatGPT 到 Claude 到 Llama，所有大模型的底层架构都源自 2017 年的这篇论文。本教程分 5 章，从架构总览到完整实现，学完后你将能从零实现一个可训练的 Transformer。

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    A[1. 架构总览] --> B[2. Self-Attention]
    B --> C[3. Multi-Head]
    C --> D[4. 位置编码]
    D --> E[5. 完整实现]

你将学到

• 为什么 Transformer 取代了 RNN/LSTM
• Self-Attention 的完整数学推导和 PyTorch 实现
• Multi-Head Attention 如何同时关注多种语义关系
• 正弦编码、可学习编码、RoPE 三种位置编码
• Encoder + Decoder 完整架构的代码实现
• 训练一个真正的 Transformer 模型

核心公式

$$\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$$

教程目录

1. Transformer 架构总览 ✅
2. Self-Attention 详解 ✅
3. Multi-Head Attention ✅
4. 位置编码 ✅
5. 从零实现 Mini Transformer ✅