把Transformer底裤扒光，从Transformer到大模型
本文从零开始，深入浅出地讲解了Transformer的原理及其如何演变为大语言模型。文章首先介绍大模型的目标是预测下一个词，然后详细解释了如何将文字转换为数字，包括Token、Token ID、Embedding Matrix等概念。接着，重点剖析了Transformer的核心——注意力机制（Q、K、V）、多头注意力、位置编码、FFN以及残差连接等组件，最后概述了模型的训练过程。全文无需前置知识，适合初学者理解大模型的基础架构。
