注意力操作是 Transformer 模型的核心特征，但它们并非唯一的构建模块。线性层和激活函数同样至关重要。在这篇文章中，您将学习：线性层和激活函数如何实现非线性变换 Transformer 模型中前馈网络的典型设计 常见的激活函数及其特性 [...]

归一化层是 Transformer 模型中的关键组件，有助于稳定训练。没有归一化，模型往往无法收敛或表现不佳。本文探讨了 LayerNorm、RMS Norm 及其变体，解释了它们的工作原理以及在现代语言模型中的实现。让我们开始吧。概述本文分为五个部分，它们是： [...]

Transformer 模型中的注意力机制需要处理各种约束，以防止模型关注某些位置。本文探讨了注意力掩码如何实现这些约束以及它们在现代语言模型中的实现。让我们开始吧。概述本文分为四个部分，它们是：为何需要注意力掩码 实现 [...]

并非所有的 Transformer 模型都被称为“大型语言模型”，因为您可以使用 Transformer 架构构建一个非常小的模型。真正的大型 Transformer 模型在家庭使用时通常是不切实际的，因为它们太大，无法装入单台计算机，而且在没有 GPU 集群的情况下运行速度太慢。最近 [...]