Transformer 深入浅出：从问题推导到大语言模型核心架构
ransformer 是现代大语言模型（Large Language Model, LLM）的核心基础架构，其提出改变了传统自然语言处理依赖循环神经网络（RNN）的发展路线。本文从工程问题出发，逐步推导 Transformer 的设计思想，而不是简单罗列 Attention、Q/K/V 等概念。
文章首先分析传统序列模型在长距离依赖和并行计算方面的限制，引出 Self-Attention 机制的核心目标：让每个 token 根据上下文动态获取相关信息。随后深入解析 Transformer 的关键组成部分，包括 Token Embedding、位置编码（Position Encoding）、S
阿里云 EGS GPU 云服务器价格一览：大模型训练、AI 项目算力配置清单，小时 / 月 / 年计费明细
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