万字长文讲透LLM核心：Transformer架构原理解析

万字长文讲透 LLM 核心：Transformer 架构原理解析

摘要

Transformer架构是大型语言模型（LLM）的核心，通过自注意力机制和多头注意力捕捉序列依赖关系。文章深入解析了Transformer的工作原理，包括分词、词嵌入、位置编码等关键步骤，并探讨了其在翻译任务中的应用。同时，介绍了当前开源LLM的架构创新，如MoE混合架构，提升了模型效率与性能。理解这些机制有助于更好地构建和应用LLM。