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摘要
這篇文章是 Lilian Weng 對 2020 年《Transformer 家族》文章的全面重構與更新，涵蓋了更多近期的論文與架構改進。文中詳細介紹了 Transformer 的基礎概念，包括自注意力機制、位置編碼、分詞長度與模型層數等核心要素，並提供了完整的數學公式與演算步驟。
This article is a comprehensive refactoring and update of Lilian Weng's 2020 post on the Transformer Family, covering more recent papers and architectural improvements. It details the basics of the Transformer, including self-attention, positional encoding, and sequence length, with complete mathem…
重點
- 文章重構了舊版 Transformer 架構，包含更多近期論文與改進。
- 詳細介紹了 Transformer 的基礎概念，包括自注意力、位置編碼與分詞長度。
- 提供了完整的數學公式與演算步驟，適合學習 Transformer 原理。
適合誰看
程式開發者、AI 研究者或希望深入理解 Transformer 架構的讀者。
摘要依據
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- Lilian Weng
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