【Transformer 与注意力机制】23|Decoder 详解:为什么它天生适合生成
把 Transformer decoder 拆开讲透:masked self-attention、cross-attention、FFN 三块子层如何串起来;训练时为什么能并行、推理时为什么必须串行;以及 decoder-only 为什么会成为 GPT 时代的主流路线。
Linux 内核、存储与网络、可观测性、系统架构与大模型基础设施的工程笔记:机制拆解、踩坑复盘与可核对证据,少空谈。
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把 Transformer decoder 拆开讲透:masked self-attention、cross-attention、FFN 三块子层如何串起来;训练时为什么能并行、推理时为什么必须串行;以及 decoder-only 为什么会成为 GPT 时代的主流路线。
把 18 篇文章里讲过的所有零件——QKV、多头注意力、causal mask、位置编码、FFN、残差、归一化——拼成一张完整的 Transformer 图。跟随一个 token 走完从输入到输出的全部旅程,建立对架构的「身体记忆」。