00-Transformer技术专栏链接目录Transformer技术学习路线与专栏文档链接目录 专栏概述Transformer是2017年Google提出的深度学习架构是GPT、BERT等大语言模型的基石。本专栏涵盖核心概念、注意力机制、模型架构及实战应用帮助开发者从入门到精通掌握Transformer技术。文档更新说明本专栏文档会不定期更新随着新文档的发布将及时在下方链接目录中添加对应的在线文档链接。1. 为什么需要学习TransformerTransformer已成为现代人工智能领域最重要的技术架构之一。掌握Transformer技术对于AI开发者来说具有重要意义。Transformer是GPT、BERT、Claude等所有主流大语言模型的基础架构理解Transformer就是理解当代AI的核心。同时Transformer的注意力机制已被广泛应用于计算机视觉、语音处理、生物信息学等领域具有很强的通用性。随着大语言模型在各行各业的落地掌握Transformer技术是成为AI应用开发者的必备技能。2. 学习阶段概览1.Transformer基础概念2.序列到序列模型3.注意力机制基础4.自注意力机制详解5.多头注意力机制6.缩放点积注意力7.位置编码8.编码器结构9.解码器结构10.BERT预训练模型11.GPT生成式模型12.T5序列到序列模型13.Transformer实战代码14.模型部署与优化 专栏文档链接目录按学习顺序排序01-Transformer基础概念掘金01-Transformer基础概念CSDN01-Transformer基础概念01a-编码器解码器架构详解掘金01a-编码器解码器架构详解CSDN01a-编码器解码器架构详解01a1-LSTM与GRU门控机制详解掘金01a1-LSTM与GRU门控机制详解CSDN01a1-LSTM与GRU门控机制详解01b-上下文向量与信息瓶颈掘金01b-上下文向量与信息瓶颈CSDN01b-上下文向量与信息瓶颈02-序列到序列模型03-注意力机制基础04-自注意力机制详解05-多头注意力机制06-缩放点积注意力07-位置编码08-编码器结构09-解码器结构10-BERT预训练模型11-GPT生成式模型12-T5序列到序列模型13-Transformer实战代码14-模型部署与优化最后更新时间2026-04-22