Transformer 与注意力机制

Transformer 与注意力机制

Transformer 是现代大语言模型的基石。本系列教程深入讲解 Transformer 的每一个组件。

你将学到

• 注意力机制的直观理解
• Self-Attention 的数学原理
• Multi-Head Attention 的设计动机
• 位置编码的多种实现
• Encoder-Decoder 架构
• 从零实现一个 Mini Transformer

前置知识

• 深度学习基础
• 矩阵运算

核心公式

自注意力机制的核心计算：

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

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 ✅