Transformer 机制通俗拆解
Zulfikar_Ramzan · x · 2026-07-18
这篇长文把 **Transformer** 作为 GPT 时代的核心技术拐点，用通俗方式拆解其关键组成。 文章覆盖了： - token 与 tokenizer - 矩阵乘法、softmax - KV cache - RoPE（旋转位置编码） - transformer block 与 attention - encoder / decoder 的区别 - 预训练、微调、强化学习 - MoE（混合专家） - 推理时的“内存账单” 整体目标是用尽量直白的解释，帮助读者理解大模型为什么工作、为什么贵，以及这些组件在工程上分别解决什么问题。