切换深浅主题
Transformer架构与训练笔记
从输入与注意力,到反向传播、训练和生成。
阅读方式
网站按章阅读;整篇可下载为离线 HTML、PDF 或 Markdown。公开下载版已移除原始对话链接。
第三版 · 2026-10-17(北京时间)
这一版从原分享问答重组:保留原来讲得清楚的解释、例子、公式和推导,先补前置问题,再把相关追问接在一起。新增内容只为补足跳步和说明条件。
从第1章顺着读即可。第4章保留完整方差推导,第11章保留原来的单参数训练例子;第13章提供额外的完整数值核验,第15章供矩阵细节回查。它们不代替主线解释。
文中教学分词、注意力比例和参数数值均为示意,不是真实模型测量,也不是临床判断依据。
章节目录
- 第 1 章:先弄清输入、预测、训练和输出
- 第 2 章:Q、K、V 从哪里来,WQ 又是什么
- 第 3 章:点积怎样一步步变成注意力比例
- 第 4 章:dk 是什么,为什么要除以它的平方根
- 第 5 章:为什么还要乘 V,得到的 z 有什么用
- 第 6 章:把逐个向量的计算写成矩阵,再变成多头
- 第 7 章:注意力以外还有什么,为什么要一层层处理
- 第 8 章:没有掩码会怎样,怎样防止偷看未来
- 第 9 章:向量怎样变成下一 Token 的预测概率
- 第 10 章:用同一句话看训练和生成两种情况
- 第 11 章:损失、导数与反向传播,沿原问答逐步推导
- 第 12 章:输入、内部和输出层怎样一起训练
- 第 13 章:补算一个小模型,看到梯度真正回到 WQ
- 第 14 章:每生成一个 Token 后,接下来发生什么
- 第 15 章:需要时回查的矩阵公式与补充推导
- 第 16 章:按原来的问题回查,以及来源与检查说明