2026/5/21 13:48:25
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很多朋友在学习Transformer的过程中#xff0c;可能并不能很好理解其中每一个结构设计的细节和原理
这一期主要是…如果你正在学习深度学习或者大模型相关的内容肯定听说过Transformer作为目前最有望实现大一统的模型框架其影响力不言而喻很多朋友在学习Transformer的过程中可能并不能很好理解其中每一个结构设计的细节和原理这一期主要是给大家推荐一个Transformer从入门到深入理解的教程这个教程的具体内容如下第一章引言Transformer模型是对Seq2Seq模型的改进集成了Encoder-Decoder的思想但摈弃了RNN采用注意力机制来重构内部机制。这一部分先介绍Seq2Seq模型以及Encoder-Decoder结构工作的流程最后介绍注意力机制的发展历程和优缺点第二章Transformer简述这一部分先介绍深度学习中如何引入注意力机制注意力机制是如何起作用的全局注意力与局部注意力机制然后介绍Transformer模型结构以及工作流程最后对比Transformer, RNN和CNN在特征提取上的区别第三章Encoder结构这一部分先介绍Encoder的工作流程包括数据出入位置编码多头注意力层残差与层归一化缩放点积注意力自注意力机制然后介绍交叉注意力和自注意力的区别这部分内容比较细节建议详细看一遍第四章Decoder结构这一部分先介绍Decoder解码流程然后介绍掩码多头注意力机制掩码填充的机制Decoder和Encoder的区别是有个交叉注意力最后介绍模型的训练和评估的技巧以及Bert模型和GPT模型第五章项目实战这一部分是介绍一个项目实战案例即机器翻译Transformer结构拆解、使用 NumPy 和 SciPy 实现通用注意力机制看完这一部分会对Transformer模型从代码层面有更多的认识Transformer模型的内容不多但每一个结构都值得拆解出来进行分析每一部分的设计都不是无缘无故建议多看几遍加深对Transformer模型的理解阅读一遍大概需要1-2h左右读者福利如果大家对大模型感兴趣这套大模型学习资料一定对你有用对于0基础小白入门如果你是零基础小白想快速入门大模型是可以考虑的。一方面是学习时间相对较短学习内容更全面更集中。二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。作为一名老互联网人看着AI越来越火也总想为大家做点啥。干脆把我这几年整理的AI大模型干货全拿出来了。包括入门指南、学习路径图、精选书籍、视频课还有我录的一些实战讲解。全部免费不搞虚的。学习从来都是自己的事我能做的就是帮你把路铺平一点。资料都放在下面了有需要的直接拿能用到多少就看你自己了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以点击文章最下方的VX名片免费领取【保真100%】