大模型算法全栈教程：深度解析Seq2Seq架构与Attention机制原理

本文深入剖析了大模型算法中至关重要的Seq2Seq（序列到序列）架构及编码器-解码器机制。文章详细讲解了模型如何通过RNN/LSTM处理输入输出长度不等的对齐任务，分析了固定长度上下文向量带来的信息瓶颈问题。此外，文中对比了训练时的“教师强制”策略与推理时的自回归生成模式，并提供了基于PyTorch的代码实战，帮助读者透彻理解从传统RNN向现代Transformer架构过渡的核心逻辑。