Transformer 到底是怎么“读懂”一句话的？
Token 之间通过注意力建立联系，并流入 Encoder–Decoder 堆叠结构适合谁读｜没学过自然语言处理，看到 Q、K、V、Mask、Encoder、Decoder 就头大；或者能背出注意力公式，却说不清每一步到底在做什么的读者。
大学里，到底该怎么把 Transformer 讲明白？
很多人一提到 Transformer，就会马上想到三个关键词：Q、K、V。再写出一个注意力公式，就觉得已经讲完了。但如果是给大学生讲人工智能、深度学习和大语言模型，这样远远不够。因为 Transformer，不只是一个 Attention，也不只是一个公式。
AI到底怎么一个字一个字蹦答案的?把Transformer讲得连小白都能懂
你有没有想过，像 GPT 这样的大模型，到底是怎么“看懂”我们说的话，然后一个字一个字往外蹦出答案的？上一期我们聊了 Transformer 出现之前的技术路线。如果你没看过也没关系，我们先快速回顾一下。最开始是 N-gram。它很简单：统计前面几个词出现后，下一个词通常是什么。
ChatGPT 的底层,到底是怎么"读懂"一句话的?一篇讲透 Transformer
先做一道小学英语题。"The keys to the cabinet near the door ____"(钥匙放在门边的柜子里),空格里该填 is 还是 are?答案是 are。主语是 keys(复数),哪怕离空格最近的 cabinet 和 door 都是单数。
Transformer 的编码器与解码器：一文分清"读"和"写"
一个负责"读懂输入"，一个负责"逐词写出答案"｜续《什么是 Transformer？
同样的Transformer模型，为什么有不同的AI能力
一、各家大模型底层原理，是否都源自谷歌论文？1.
左边理解 右边生成，Transformer是怎么一步步缩成今天这个模样的
学完一遍 Attention 之后，我以为自己把 Transformer 摸透了。
Transformer是什么？为什么它能成为大模型的核心架构？
现在我们使用的ChatGPT、DeepSeek、通义千问、豆包等大语言模型，背后都有一个非常重要的技术基础：Transformer。很多人知道大模型参数量有几十亿、几百亿，知道模型需要GPU才能运行，但不一定了解一个问题：大模型究竟是如何理解一句话的？