Transformer 教程全面系统的 Transformer 学习指南

快速导航 ​

• Transformer简介 - 了解 Transformer 的基本概念
• 注意力机制 - 掌握 Transformer 的核心引擎
• 完整架构 - 逐层拆解原始 Transformer 结构
• 搭建NanoGPT - 动手实现一个小模型
• 训练与调参 - 把小模型真正训练起来

学习路径 ​

1. 基础入门 - 简介、发展历史、环境搭建
2. 核心概念 - 从RNN到Transformer、词嵌入、位置编码、注意力机制、多头注意力、前馈网络与残差连接
3. 架构详解 - 完整架构、Encoder与Decoder、BERT架构、GPT架构、三大架构对比
4. Transformers库 - 分词器、模型与推理、数据集处理、训练流程Trainer
5. 训练实战 - 实战概览、搭建NanoGPT、训练与调参、评估与文本生成、微调预训练模型
6. 进阶主题 - 高效注意力、位置编码演进RoPE、主流模型家族

本教程以「讲清楚原理 + 动手练到位」为主线：先用图示把每一块机制讲明白，再带你从零实现并训练一个可运行的 Transformer 小模型（NanoGPT），最后延伸到大模型的主流演进方向。