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可以不死磕公式。先看输入怎么变成 token embedding,再看 self-attention 为什么每个位置要看其他位置。
做应用最有用的是:你会少说一些玄学话。比如“把全部历史都塞进去不就好了”,读完会知道代价在哪。
我读完最大感受是,模型不是数据库。它会生成,不是查表。
这句话适合贴在每个 RAG 项目门口。
那是不是还要读 BERT、GPT、MoE?
看需要。Transformer 原论文是地基;BERT/GPT 关系到预训练范式;MoE 关系到大模型扩展。应用开发不用全读,但别完全不碰。
我会建议团队做论文读书会,但目标不是学术汇报,是回答工程问题:为什么慢、为什么贵、为什么会忘。
还有一个好处:能分辨供应商 PPT。很多“突破上下文限制”的说法,一问机制就露馅。
这样说我有动力了。先读结构和动机,不从公式开始。
对。论文不是考试材料,是减少工程误判的工具。
读完记得回来说哪段最卡。很多人都是卡在同几个地方。
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