【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-decode…
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 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-decode…
从 cross-attention 到 self-attention 的退化路径 → 为什么 self-attention 是 O(1) 跳数 → 为什么它对位置完全无知(permutation-equivariant) → 「The cat sat on the mat. It was tired.」中 it→ca…