From Prompt to Response Inside an LLM: A Visual Step-by-Step Journey With Code
本文通过代码示例和可视化图表，深入剖析了大型语言模型（LLM）从接收提示到生成响应的完整内部流程。内容涵盖分词（Tokenization）、嵌入与位置编码（Embeddings and Positional Encoding）、自注意力机制（Self-Attention）等核心环节，并提供了使用tiktoken和HuggingFace库的实用代码，帮助读者理解模型如何处理文本、构建上下文并生成输出。文章旨在打破“Transformer魔法”的黑箱，为技术爱好者和开发者提供直观、可操作的LLM内部工作原理指南。
