引言：从理论到实践的桥梁Transformer架构的诞生彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，其核心设计——自注意力机制（Self-Attention）与并行计算能力——使其在处理长序列任务时远超传统模型（如RNN、CNN）。本文将从数学公式出发，逐步拆解Transformer的关键模块，并通过PyTorch代码片段展示其实现逻辑，揭示“千亿参数”背后的工程智慧。一、自注意力机制：从数学公式到矩阵运算数学原理•输入定义：对于输入序列(X\in\mathbb{R}^{n\timesd})（n为序列长度，d为特征维度），通过线性变换生成查询（Query）、键（Key）、值（Value）矩阵：$$Q...