大语言模型底层架构丨带你认识Transformer

 原文中文，约12200字，阅读约需29分钟。发表于：。

本文主要介绍Transformer 结构。

本文介绍了Transformer模型的底层架构和功能，包括注意力机制、嵌入表示层、自注意力层、前馈层、残差连接和层归一化等。文章还提供了基于Transformer的编码器和解码器的实现代码，并展望了GPT无监督预训练、有监督微调和基于HuggingFace的预训练语言模型实践。

Transformer模型 transformer 大语言模型 嵌入表示层 注意力机制 编码器和解码器 自注意力层
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