万字长文讲透LLM核心：Transformer架构原理解析

Source : mp.weixin.qq.com

本系列的文章由浅入深介绍LLM的基础知识，从大模型的使用，到原理解析，再到LLM系统实战。这篇深入浅出的文章旨在解析大型语言模型（LLM）的智能来源，核心聚焦于其基础架构——Transformer的原理与构造。文章详细阐述了模型如何通过分词、词嵌入和位置编码将离散文本转化为可计算的连续向量，并强调了注意力机制在捕捉序列中复杂依赖关系中的关键作用。此外，它深入剖析了由自注意力层和前馈网络组成的解码器结构，并介绍了当前旗舰模型中采用的 MoE 混合架构等前沿设计，以提高效率和性能。最终总结，理解这些核心机制至关重要，因为一切应用的演变都围绕着模型能力是根本这一基础展开。