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高级Transformer架构

章节 1: 重温序列建模的局限性

循环网络中的顺序计算

梯度消失与梯度爆炸问题

长短期记忆（LSTM）门控机制

门控循环单元 (GRU) 架构

远距离依赖的挑战

循环模型中的并行化限制

章节 2: 注意力机制：基本原理

动机：克服固定长度上下文向量的不足

通用框架：查询、键、值表示

点积注意力机制的数学形式

缩放点积注意力

注意力权重的Softmax函数

计算考量与矩阵运算

实践：实现缩放点积注意力

章节 3: 多头自注意力

自注意力：查询、键、值源于同一来源

单一注意力头的局限性

引入多头注意力

每个注意力头的Q、K、V线性投影

并行注意力计算

拼接与最终线性投影

不同注意力头学习内容的分析

动手实践：构建多头注意力层

章节 4: 位置编码与嵌入层

位置信息的必要性

输入嵌入层转换

正弦型位置编码：公式表述

正弦编码的特性

结合嵌入与位置编码

替代方案：学习型位置嵌入

比较：正弦式与学习式嵌入

实践：生成与可视化位置编码

章节 5: 编码器和解码器堆栈

Transformer 整体架构概览

编码器层结构

解码器层结构

解码器中的掩码自注意力

编码器-解码器交叉注意力

逐位置前馈网络 (FFN)

残差连接 (相加)

最终线性层和Softmax输出

动手实践：构建编码器块

章节 6: 高级架构变体与分析

自注意力机制的计算复杂度

稀疏注意力机制

近似注意力机制：线性Transformer

基于核的注意力近似 (Performers模型)

低秩投影方法（Linformer）

Transformer-XL：分段循环

相对位置编码

预归一化与后归一化 (预LN与后LN)

神经网络语言模型的缩放法则

参数效率与共享技术

章节 7: 实现细节与优化

选择框架 (PyTorch, TensorFlow, JAX)

权重初始化策略

适用于Transformer的优化器 (Adam, AdamW)

学习率调度 (热身, 衰减)

正则化方法 (Dropout, 标签平滑)

混合精度训练

高效注意力算法实现 (FlashAttention)

模型并行与数据并行策略

实践：分析注意力权重分布

实践：分析注意力权重分布

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