图解Transformer模型：AI核心技术的深度解析

本文详细解析了Transformer模型的工作原理，包括自注意力机制、多头注意力、位置编码和编码器-解码器结构。文章通过可视化方式，帮助读者理解如何通过Query、Key和Value向量实现序列建模，以及Transformer如何优化并行训练速度。作为现代AI和LLM的基础技术，Transformer在自然语言处理、机器翻译等领域表现卓越，已被哈佛、MIT等顶尖学府纳入课程。内容深入浅出，适合AI从业者和爱好者学习前沿技术。