Transformer通关秘籍
@董董灿
作者董董灿，致力于帮助小伙伴快速入门AI算法，公众号《董董灿是个攻城狮》主理人。
基于Transformer的大模型已经成为AI的顶流，该架构可以处理文本、语音和图像，基于此技术的AI应用也层出不穷。
本专栏将围绕Transformer系统从零讲解背景与算法技术，帮你打通理解该架构的最后一公里，祝你通过 Transformer 架构。
本专栏已完成更新，内容非常多，也有不少好玩的大模型应用的体验方法。
祝你学有所成，收获满满。
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《Transformer通关秘籍》是专为AI初学者和算法工程师设计的实战专栏，由公众号主理人董董灿系统讲解Transformer架构及其应用。内容涵盖从基础背景到Decoder-Only结构、后处理采样等核心技术，并通过Qwen2、GPT等案例拆解帮你打通理解瓶颈。专栏已完结【65篇超13万字】，适合希望扎实掌握大模型原理的你。不妨先浏览免费试读，感受是否合拍~
专栏简介
如果你正在学习AI算法，尤其是对Transformer架构感到好奇或困惑——比如为什么它既能处理文本又能处理图像，或者如何理解那些“温度参数”“Top-K采样”等后处理技术——那么这个专栏可能就是为你准备的。
我是董董灿，一名专注AI算法普及的工程师，也是公众号《董董灿是个攻城狮》的主理人。在这个专栏中，我试图用最直白的语言，带你从零开始系统掌握Transformer的核心技术，避开那些晦涩的论文术语，直接聚焦实战应用。
你会学到什么？
专栏内容覆盖Transformer的多个关键维度：
- 基础架构剖析：比如Decoder-Only结构的由来，以及它与GPT、BERT的区别；
- 模型细节拆解：深入分析Qwen2等热门模型的实现细节；
- 后处理技术：温度参数、Top-P/Top-K采样的作用原理，以及为什么需要对预测得分进行惩罚；
- 应用体验：穿插了不少大模型实际应用的体验方法，让学习不止于理论。
整个专栏已完成更新，共【65篇文章】、超【13万字】，内容扎实且连贯。你可以按顺序学习，也可以直接跳转到最感兴趣的章节——比如先看看《什么是Decoder-Only结构》或《后处理：温度参数和Softmax计算》这类基础篇。
适合谁来看？
- AI初学者，希望系统入门大模型技术；
- 算法工程师，需要查漏补缺或深化理解；
- 对Transformer应用感兴趣，想自己动手调参或优化效果的人。
专栏定价为终身买断【¥69】，无需担心后续更新费用。如果你还在犹豫，不妨先读一读免费内容，看看这种讲解风格是否适合你。点开目录，找到你最关心的一章开始试读吧——学AI的路上，有个伴总是好的。