Transformer全景图动画让团队秒懂注意力机制

Transformer那期视频在YouTube播放12万+了，在X上也帮我粉丝破千了。为了让大家有更整体的视野理解Transformer，我做了一个Transformer全景图动画。 可以很直观地看到一个Token是怎么一步步进行词嵌入、位置编码、QKV生成、注意力计算、多头注意力、FFN提取特征、多层BLOCK堆叠、最后算出下一个token的。 我昨天用这个动画给团队做了一次分享，以前讲Transformer要画一堆图、解释半天，现在一个动画放出来，大家秒懂。特别是注意力机制那块，以前总觉得抽象，看到动画里QKV怎么交互、权重怎么分配，突然就通了。 有个做NLP的朋友，他说以前面试被问Transformer原理，总是答得磕磕巴巴。后来他把这个动画看了三遍，面试时直接画图讲解，面试官都惊了。 这个动画最厉害的地方是把整个流程串起来了。不是单独讲某个模块，而是让你看到从输入到输出的完整链路。每个步骤都有对应的可视化，颜色编码清晰，一目了然。 如果你正在学习大模型，或者想给别人讲解Transformer原理，这个动画绝对值得收藏。比看十篇论文管用多了。 访问地址：xuanyuancode.com/ai-llm/lessons…