【LLM技术全景】Transformer架构深度解析：Encoder-Decoder全理解摘要：本文是《LLM技术全景》系列第三篇。Transformer是现代大语言模型的基石架构——从GPT到LLaMA，从BERT到ChatGPT，无一例外都基于Transformer。本文将深入解析Transformer的核心组件：Self-Attention（自注意力）机制、多头注意力、位置编码，以及Encoder和Decoder的完整结构。通过配图和代码示例，帮助读者建立对Transformer架构的直观理解。无论你是想理解GPT为何能生成文本，还是想搞懂BERT如何做文本分类，这篇文章都是你的必读基础