【Transformer 与注意力机制】22|Encoder 详解:6 层堆叠到底在做什么
把 Transformer encoder 从“左半边”这个模糊概念拆成可操作的结构:单层里 self-attention、FFN、残差、LayerNorm 各做什么;6 层堆叠为什么不是重复劳动;encoder 输出为什么适合理解任务而不直接擅长生成;以及它和 decoder-only、encoder-decoder 两条路线到底差在哪。
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。
共 2 篇文章 · 返回首页
把 Transformer encoder 从“左半边”这个模糊概念拆成可操作的结构:单层里 self-attention、FFN、残差、LayerNorm 各做什么;6 层堆叠为什么不是重复劳动;encoder 输出为什么适合理解任务而不直接擅长生成;以及它和 decoder-only、encoder-decoder 两条路线到底差在哪。
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」。