Transformer模型源于论文《Attention is All You Need》，如今已成为谷歌云TPU的推荐参考模型。该论文相关的TensorFlow代码可以在GitHub上找到，哈佛的NLP团队也成功实现了一个基于PyTorch的版本，并进行了详细注释。为了让普通读者能够轻松理解，我们将对Transformer进行简化分析。

此外在Slim Attention的致谢中还提到，艾伦实验室的Dirk Groeneveld，以及SGLang三作谢志强，对其工作提供了有益讨论；Transformer作者之一、Character.AI创始人Noam Shazeer给出了积极反馈。

Preface前言杨松琳专注于线性注意力机制、机器学习与大语言模型交叉领域，聚焦高效序列建模的硬件感知算法设计，围绕线性注意力、循环神经网络优化开展研究，并取得多项研究成果，多篇论文被 ICLR 2025、NeurIPS 2024 ...

本文将带你深入探索大语言模型的内部世界，从输入到输出的每一个环节，揭示其如何将人类语言转化为智能回答。