如果你正在学习深度学习或者大模型相关的内容，肯定听说过Transformer，作为目前最有望实现大一统的模型框架，其影响力不言而喻

很多同学在学习Transformer的过程中，可能并不能很好理解其中每一个结构设计的细节和原理

这一期主要是给大家推荐一个Transformer从入门到深入理解的教程

这个教程的具体内容如下：

第一章：引言

Transformer模型是对Seq2Seq模型的改进，集成了Encoder-Decoder的思想，但摈弃了RNN，采用注意力机制来重构内部机制。这一部分先介绍Seq2Seq模型，以及Encoder-Decoder结构工作的流程，最后介绍注意力机制的发展历程和优缺点

第二章：Transformer简述

这一部分先介绍深度学习中如何引入注意力机制，注意力机制是如何起作用的，全局注意力与局部注意力机制，然后介绍Transformer模型结构以及工作流程，最后对比Transformer, RNN和CNN在特征提取上的区别

第三章：Encoder结构

这一部分先介绍Encoder的工作流程，包括数据出入，位置编码，多头注意力层，残差与层归一化，缩放点积注意力，自注意力机制，然后介绍交叉注意力和自注意力的区别，这部分内容比较细节，建议详细看一遍

第四章：Decoder结构

这一部分先介绍Decoder解码流程，然后介绍掩码多头注意力机制，掩码填充的机制，Decoder和Encoder的区别是有个交叉注意力，最后介绍模型的训练和评估的技巧，以及Bert模型和GPT模型

第五章：项目实战

这一部分是介绍一个项目实战案例，即机器翻译，Transformer结构拆解、使用 NumPy 和 SciPy 实现通用注意力机制，看完这一部分会对Transformer模型从代码层面有更多的认识

Transformer模型的内容不多，但每一个结构都值得拆解出来进行分析，每一部分的设计都不是无缘无故，建议多看几遍，加深对Transformer模型的理解，阅读一遍大概需要1-2h左右

如何学习AI大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高

那么针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

学习路线

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

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