第1章 Transformer與注意力機制的核心原理

自Transformer模型問世以來，其獨特的注意力機制和模塊化設計逐漸成為現代自然語言處理的核心框架，推動了大模型技術的迅速發展。注意力機制通過動態捕獲序列中各元素之間的依賴關系，為復雜數據建模提供了高效方案，而多頭注意力和殘差連接等技術更進一步提升了模型的擴展性與穩定性。

本章將系統剖析Transformer的基本結構與數學原理，同時深入探討其在長上下文處理中的應用與優化策略，旨在為讀者理解DeepSeek-V3等大模型的技術奠定堅實基礎。