第1章 Transformer与注意力机制的核心原理

自Transformer模型问世以来，其独特的注意力机制和模块化设计逐渐成为现代自然语言处理的核心框架，推动了大模型技术的迅速发展。注意力机制通过动态捕获序列中各元素之间的依赖关系，为复杂数据建模提供了高效方案，而多头注意力和残差连接等技术更进一步提升了模型的扩展性与稳定性。

本章将系统剖析Transformer的基本结构与数学原理，同时深入探讨其在长上下文处理中的应用与优化策略，旨在为读者理解DeepSeek-V3等大模型的技术奠定坚实基础。