Day 10: Transformer完整架构详解 - 从位置编码到编解码器的全面剖析
Day 10: Transformer完整架构详解 - 从位置编码到编解码器的全面剖析
🎯 学习目标: 掌握完整Transformer架构,包括位置编码、Layer Normalization、残差连接等关键组件,构建端到端的Transformer模型
📚 核心概念概览
核心概念解释:
- Transformer架构: 完全基于注意力机制的序列到序列模型,是现代大语言模型的基础架构
- 为什么需要: 解决RNN无法并行化和长距离依赖问题,成为NLP领域的革命性突破
- 实际作用: 从机器翻译到ChatGPT,几乎所有现代NLP应用的底层架构
- 核心机制: 编码器-解码器结构 + 多头注意力 + 残差连接 + LayerNorm
Day 10: Transformer完整架构详解 - 从位置编码到编解码器的全面剖析
🎯 学习目标: 掌握完整Transformer架构,包括位置编码、Layer Normalization、残差连接等关键组件,构建端到端的Transformer模型
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