解码 LLM 数学：揭示注意力机制的力量

本文深入探讨了大型语言模型 (LLM) 中关键注意力机制的数学基础。 通过分解计算并提供 PyTorch 实施示例，它清晰地阐述了 Transformer 如何识别和提取输入文本中的关键特征，为更复杂的 AI 应用铺平了道路。

• •本文解释了注意力机制的内部运作，这是 Transformer 的一个核心组件。
• •它分解了用于计算注意力的数学公式，包括查询、键和值向量。
• •PyTorch 实现示例演示了如何在实践中实现注意力。