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大语言模型的核心算法 – Transformer
数据应用学院(Data Application Lab)专注于数据科学，人工智能和大数据的职业教育, 每年向全球各地，包括硅谷和华尔街的知名企业输送数百 Data Scientists，更有大量的 Data Analysts，Business Analysts，Machine Learning Engineers，Software Engineers 以及 Data Engineers。多年的钻研积累和专一打造了独一无二教学方法和求职经验。被多家北美英文科技媒体列为 Top 10 North American Data Bootcamp。学员遍布美国加拿大，还有来自欧洲, 澳洲和亚太等地的慕名者报名参加。
你是不是也有以下经历-
面试官问：“你讲一下 Transformer 吧。”
你：“呃……它有 Attention，有 QKV，还有 Multi-Head……”
面试官：…
看过《Attention Is All You Need》，但只记得标题
用过 ChatGPT、GPT-4、各种 LLM，但心里一直有个声音：“它到底是怎么学会说人话的？”
如果你点头了，恭喜你——
你已经是这场讲座的目标用户，本周技术讲座主题：《大语言模型的核心算法 —— Transformer》
放心，
不是论文朗读会
不是公式轰炸
更不是“我们先从线性代数开始”
这是一个 工程师友好型 Transformer 讲座：
·听得懂
·记得住
·面试能用得上
先说句大实话
·90% 的人学过 Transformer
·但 70% 的人讲不清 Transformer
·而面试官偏偏最爱问 Transformer
为什么？
因为 Transformer 是：
·大语言模型的地基
·NLP / LLM 面试的必考题
·判断你是“会用模型”还是“懂模型”的分水岭
你会学到什么？
1️⃣ Transformer 出现之前，世界有多痛苦？
RNN / LSTM：
·算得慢
· 记性差
·一长就崩
为什么它们注定干不了 LLM 这件事？
2️⃣ Attention：不是“高级操作”，而是救命稻草
·什么是 Self-Attention（不是一句话带过）
·为什么 Attention 可以并行、扩展、规模化
·为什么一句“Attention is All You Need”不是标题党
3️⃣ Q / K / V：终于不是玄学了
·Q、K、V 到底在“问什么 / 对什么 / 拿什么”
·为什么面试官一问 QKV，很多人开始背公式
·Multi-Head Attention 真的是“多来几个头”吗？
4️⃣ Transformer 的那些“看似不起眼”的关键部件
·Positional Encoding：为什么模型需要“方向感”
·Feed Forward Network：看着简单，没它不行
·Residual + LayerNorm：没它，模型直接爆炸
5️⃣ Transformer → GPT：发生了什么？
·Encoder / Decoder / Decoder-only 的区别
·为什么 GPT 坚定选择 Decoder-only
·Transformer 是如何自然走向“自回归语言模型”的
听完你会有什么变化？
❌ 之前：“我知道 Transformer，但细节记不太清。”
✅ 之后：“Transformer 是为了解决并行性和长期依赖问题，核心是 Self-Attention，通过 QKV 建模 token 之间的关系，多头机制让模型在不同子空间同时建模语义，这也是 GPT 能扩展到百亿参数的关键原因。”
适合谁来听？
✅ 准备 AI / LLM / 算法 / 数据科学面试
✅ 学过 Transformer，但一直“差一口气”
✅ 用模型写代码，却被问到原理就沉默
✅ 想把“会用”升级成“真懂”
最后一句话总结，
Transformer 不难，难的是一直没人给你讲“为什么它必须这样设计”。
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主办方：数据应用学院
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