【Transformer 与注意力机制】系列总览
从《Attention Is All You Need》出发把 Transformer 注意力机制、Q/K/V、多头注意力、位置编码、Causal Mask、Softmax、FFN、训练范式、模型变体、推理工程、可解释性、未来架构以及推理退化防御串成 59 篇深度博客。
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从《Attention Is All You Need》出发把 Transformer 注意力机制、Q/K/V、多头注意力、位置编码、Causal Mask、Softmax、FFN、训练范式、模型变体、推理工程、可解释性、未来架构以及推理退化防御串成 59 篇深度博客。
把 Transformer block 里那个看起来最不起眼的两层 MLP 真正讲清楚——4 倍扩张比的来历、逐位置而不是跨位置的设计、Geva 等人 2021 年提出的「键值记忆」视角、SwiGLU/GLU/GeGLU 的现代变体、参数量分布、可解释性研究、量化时的瓶颈,以及它和 MoE 的关系。