专栏详解：从零打通Transformer技术脉络

如果你正在学习AI，尤其是自然语言处理或大模型方向，大概率听说过Transformer——这个支撑了GPT、BERT乃至更多AI应用的核心架构。但你是否曾觉得论文晦涩、代码难啃，或是知识散落难以系统化？

《Transformer通关秘籍》正是为此而生。我们不做浮夸的科普，而是扎实地带你逐层拆解这一架构的技术细节与设计思想。专栏作者董董灿是公众号《董董灿是个攻城狮》主理人，长期致力于AI算法普及，擅长用工程化的视角讲清理论背后的逻辑。

适合谁学？

• 刚入门AI算法，希望系统建立模型知识体系的学习者；
• 有一定基础但想深入理解Transformer及衍生模型（如LLaMA、Qwen2）的开发者；
• 需要调参、优化生成效果，却对“温度”“Top-p”等后处理策略一知半解的实践者。

你会发现，这里没有“秒懂”“一招通”的捷径，而是提供一条清晰、可持续的学习路径——从架构背景、Encoder/Decoder区别，到Decoder-Only成为主流的原因；从Attention机制的计算过程，到温度参数如何影响生成多样性。

你会学到什么？

专栏共包含65节已更新内容，总字数超过13万字，分为几个核心模块：

• 基础篇：Transformer原始论文详解、Encoder与Decoder结构对比；
• 模型篇：剖析GPT、BERT、Qwen2等典型模型的实现差异与设计思路；
• 后处理篇：深入采样策略——Top-k、Top-p、温度惩罚等实际调参技巧；
• 应用篇：体验大模型应用，理解技术如何落地。

每一节都力求还原代码背后的设计逻辑，比如为什么“Decoder-Only”成为大模型主流？温度参数调高调低实际改变了什么？这些你会在调参时遇到的真实问题，我们都用平实的语言配合示意图和伪代码逐一解释。

学习节奏与性价比

所有内容已一次性更新完毕，订阅即可永久访问，无需担心后续付费。你可以按顺序逐节学习，也可以直奔最感兴趣的章节——比如直接跳至《Qwen2的模型结构细节》或《Top-p采样》。

专栏定价69元终身买断，相当于每节仅约1元。相比动辄数千元的课程，这里聚焦单一架构，但深度足够你打通关键瓶颈。

常见问题

Q: 数学基础弱，能跟得上吗？ A: 专栏尽量避免复杂公式推导，多用类比和图示解释概念。必要时会附上代码片段或计算示例，帮助理解。

Q: 学完后能达到什么水平？ A: 你将能独立分析Transformer变种模型的结构差异，理解生成策略中的参数作用，并具备进一步读论文或调优模型的能力。

Q: 和其他课程比，特色在哪？ A: 我们不覆盖全栈AI，而是深耕Transformer这一核心架构，提供系统且聚焦的内容，避免泛而不精。

Q: 会有代码实操吗？ A: 专栏以讲清原理为首要目标，但会穿插伪代码和实际参数设置案例，帮助你将理论对应到实践。

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