多头注意力并行运行多组注意力，每组关注不同维度的信息——有的头看语法关系，有的头看语义相似，有的看长距离依赖。多个视角综合起来，理解就更完整。 多头注意力很像一个优秀的团队：每个人...

注意力机制本身对顺序不敏感——打乱句子顺序可能得到同样的结果。位置编码把每个位置的位置信息编码成向量加进去，让模型知道谁在谁前面。 位置编码的存在提醒我们一件容易忽略的事：信息不只...

Transformer 用注意力机制完全取代了循环结构，让序列建模可以全并行计算。2017 年的一篇论文把它带到世界面前，此后几乎所有大模型都建立在它之上。 Transformer 的名字本身就是一个预言：它真...

自注意力让序列中的每个位置都直接与其他所有位置计算关联强度。读“苹果”这个词时，模型会结合上下文判断它是水果还是手机——这种能力正是语言理解的关键。 自注意力的深刻之处在于：意义不...

MoE（Mixture of Experts）把模型拆成多个“专家”子网络，每次推理只激活其中少数几个。这样既保持了总参数带来的能力，又大幅降低了实际计算量。 MoE 的思想非常人性化：就像医院分科，病人来...

Transformer 是 2017 年 Google 论文《Attention is All You Need》提出的架构。它完全基于注意力机制，抛弃了传统循环结构，凭借并行训练优势成为大模型时代的事实标准。 Transformer 的成功是...