五一节前吹的牛，五一期间没完成，今天忙里偷闲，给完成了。
那就是初步拟定了一个《Transformer专栏》的写作大纲。
之前一直想写一系列Transformer架构的算法解析文章，但因为一直在忙（虽然不知道在忙啥），总是被耽搁。
今天终于算是启动了。
巧的是，下班路上刚手敲完大纲，晚上一个小伙伴来咨询学习LLM的事情，问我之前写的《AI视觉入门专栏》是否适合LLM的入门。
我就顺便给这位小伙伴安利了一下正在做的这个专栏，虽然还未开始写。
Transformer 专栏是什么？
Transformer架构相比很多小伙伴都不陌生了，说它是目前最火的AI模型架构也不为过。
现在很多主流的大语言模型，比如chatGPT都是基于该架构进行的模型设计，可以说Transformer顶起了AI的半壁江山。
本专栏主要就是要拆解Transformer架构的算法原理。
我会尽可能用通俗的大白话来讲清楚该架构的各种细节。
你可能在很多地方都看过该架构相关的算法解析文章，什么注意力机制啦、QKV矩阵啦等等。
对于这些有些枯燥的概念，有些乏味的数学表达，我会尽可能说的直白和通俗易懂，打通理解Transformer的最后一公里。
当然，为了说清楚其中的一些概念，我会在相关知识点处穿插大量的背景知识介绍。
本专栏也会介绍一些chatGPT模型用到的技术点。
相信本专栏能帮你彻底搞懂Transformer这个变形金刚。
如何阅读相关文章
有两种阅读渠道可以阅读到本专栏的文章：
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相关文章会发布到《Transformer最后一公里》专栏中，如本篇文章就会加入到本专栏。
本专栏文章计划要写100篇左右的文章，希望自己可以坚持下去，也希望对此专栏感兴趣的小伙伴监督，努力更新下去。
最后
如果你对Transformer架构有独特的理解，诚挚的邀请你称为本专栏文章的合伙人，进行联合创作，你将获得与本专栏内容有关的收益分成。