从零构建大语言模型全栈开发指南：第一部分：数学与理论基础-1.2.2Transformer的突破性设计：自注意力机制与位置编码
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文章大纲
- 1.2.2 Transformer的突破性设计：自注意力机制与位置编码
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- 1. 自注意力机制：全局依赖建模的数学革命
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- 1.1 自注意力机制的核心原理
- 1.2 多头注意力：多视角特征融合
- 2. `位置编码：序列顺序的数学表达`
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- 2.1 绝对位置编码的设计
- `2.2 相对位置编码的突破`
- 3. 架构创新与工程实践
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- 3.1 Transformer的层结构设计
- 3.2 实际应用案例
- 4. 总结：Transformer设计的范式意义
1.2.2 Transformer的突破性设计：自注意力机制与位置编码
在自然语言处理领域，Transformer 架构通过自注意力机制与位置编码的创新设计，突破了传统循环模型的长距离依赖与并行化瓶颈。
- 自注意力通过 QKV 三元组动态捕捉全局依赖，并行计算效率提升至 O (n²)；
- 位置编码以正弦 / 余弦函数注入绝对位置信息，弥补注意力的顺序无关性。
- 二者结合赋予模型全局感知与序列理解能力，颠覆了序列处理范式，为 BERT、GPT 等大模型奠定理论基础，推动 NLP 进入纯注意力机制时代。
