第1章 Transformer與注意力機(jī)制的核心原理

自Transformer模型問世以來，其獨(dú)特的注意力機(jī)制和模塊化設(shè)計(jì)逐漸成為現(xiàn)代自然語言處理的核心框架，推動(dòng)了大模型技術(shù)的迅速發(fā)展。注意力機(jī)制通過動(dòng)態(tài)捕獲序列中各元素之間的依賴關(guān)系，為復(fù)雜數(shù)據(jù)建模提供了高效方案，而多頭注意力和殘差連接等技術(shù)更進(jìn)一步提升了模型的擴(kuò)展性與穩(wěn)定性。

本章將系統(tǒng)剖析Transformer的基本結(jié)構(gòu)與數(shù)學(xué)原理，同時(shí)深入探討其在長上下文處理中的應(yīng)用與優(yōu)化策略，旨在為讀者理解DeepSeek-V3等大模型的技術(shù)奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。