初探大语言模型（LLM）的核心思想：Transformer

Transformer模型是现代大语言模型（如GPT系列）的基石。其核心是自注意力（Self-Attention）机制，它允许模型在处理序列数据时，能够权衡不同单词的重要性，从而更好地理解上下文关系。这解决了传统RNN模型难以处理长距离依赖的问题。

自注意力机制通过计算查询（Query）、键（Key）和值（Value）三个向量来动态地为输入序列中的每个词分配权重。简单来说，模型在处理一个词时，会“关注”句子中所有其他的词，并根据相关性决定每个词对当前词的贡献有多大。

除了自注意力，Transformer还引入了多头注意力（Multi-Head Attention），允许模型从不同的表示子空间中共同关注信息。同时，位置编码（Positional Encoding）的加入，为模型补充了单词在序列中的位置信息，因为自注意力本身并不处理时序关系。

整个Transformer模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，每一层都包含多头注意力和前馈神经网络。这种并行化的结构大大提高了训练效率，使其能够处理海量数据，最终造就了今天强大的大语言模型。