nanoVLM: 简洁、轻量的纯 PyTorch 视觉-语言模型训练代码库
nanoVLM 是一个基于 PyTorch 的轻量级工具包，专为训练视觉语言模型（VLM）设计。它结构简洁、易于理解，适合初学者快速上手。支持在免费 Colab Notebook 上训练，结合视觉 Transformer 与语言模型，实现图像理解和文本生成。项目受 nanoGPT 启发，注重代码可读性与实现效率。
深入剖析Transformer架构中的多头注意力机制
多头注意力机制（Multi-Head Attention）是Transformer模型中的核心组件，通过并行运行多个独立的注意力机制，捕捉输入序列中不同子空间的语义关联。每个“头”独立处理Query、Key和Value矩阵，经过缩放点积注意力运算后，所有头的输出被拼接并通过线性层融合，最终生成更全面的表示。多头注意力不仅增强了模型对复杂依赖关系的理解，还在自然语言处理任务如机器翻译和阅读理解中表现出色。通过多头自注意力机制，模型在同一序列内部进行多角度的注意力计算，进一步提升了表达能力和泛化性能。
一文快速读懂Transformer
Transformer模型近年来成为自然语言处理（NLP）领域的焦点，其强大的特征提取能力和并行计算优势在众多任务中取得显著效果。本文详细解读Transformer的原理，包括自注意力机制和编码器-解码器结构，并提供基于PyTorch的代码演示，展示了其在文本分类等任务中的应用。