今天給大家一份由斯坦福大學(xué)研究人員或課程團(tuán)隊(duì)精心制作的深度學(xué)習(xí)技術(shù)教程，旨在以直觀、易懂的視覺化方式，深入淺出地講解Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的核心原理。

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涵蓋：

• Transformer：自注意力機(jī)制、架構(gòu)、變體、優(yōu)化技術(shù)（如稀疏注意力、低秩注意力、Flash Attention）
• 大語言模型 (LLM)：提示 (prompting)、微調(diào)（SFT、LoRA）、偏好調(diào)優(yōu)、優(yōu)化技術(shù)（混合專家模型、知識(shí)蒸餾、量化）
• 應(yīng)用：LLM 作為評(píng)判者、檢索增強(qiáng)生成 (RAG)、智能體、推理模型（來自 DeepSeek-R1 的訓(xùn)練時(shí)與測(cè)試時(shí)縮放技術(shù)）

這份《斯坦福Transformer圖解》因其極高的可視化程度、邏輯清晰的講解順序和學(xué)術(shù)嚴(yán)謹(jǐn)性，被全球廣大AI學(xué)習(xí)者、研究者和工程師奉為學(xué)習(xí)Transformer架構(gòu)的“圣經(jīng)級(jí)”入門材料。它不僅幫助初學(xué)者跨越理解障礙，也為從業(yè)者提供了快速回顧和深入探究的寶貴資源。這份圖解是理解當(dāng)今大語言模型（如BERT、GPT系列）基石技術(shù)不可或缺的學(xué)習(xí)資料。

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