深度解析：构建极简Transformer模型以掌握10位数加法

本文详细记录了构建并训练一个极简Transformer模型以完成10位数加法任务的全过程。作者通过实验探索了神经网络如何在不预先编程的情况下，仅通过数据学习掌握复杂的算术逻辑。文章深入剖析了模型架构设计、训练曲线以及注意力机制在其中的运作方式，揭示了Transformer处理算法推理能力的本质，为理解大语言模型的内在运作机制和“算法学习”现象提供了极具价值的微观视角。