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Transformer 与推理基础Transformer 与推理基础
理解注意力、Token、上下文窗口与生成过程。理解注意力、Token、上下文窗口与生成过程。
#TransformerTransformer#推理推理
本章目标
完成本章后，你应该能够：
- 解释并应用「注意力机制注意力机制」
- 解释并应用「TokenizationTokenization」
- 解释并应用「采样参数采样参数」
知识模型
用一条主链路把本专题的概念组织起来。复习时先还原整体流程，再补充每个节点的实现细节和边界。用一条主链路把本专题的概念组织起来。学习时先还原整体流程，再补充每个节点的实现细节和边界。
01
注意力机制注意力机制
定义 · 原理 · 适用场景 · 常见误区
02
TokenizationTokenization
定义 · 原理 · 适用场景 · 常见误区
03
采样参数采样参数
定义 · 原理 · 适用场景 · 常见误区
核心知识清单
注意力机制注意力机制掌握定义、工作流程与工程权衡，并能结合实际场景解释。重点
TokenizationTokenization掌握定义、工作流程与工程权衡，并能结合实际场景解释。理解
采样参数采样参数掌握定义、工作流程与工程权衡，并能结合实际场景解释。理解
方案权衡与误区
选择方案时关注
- • 输入规模、数据分布与性能目标
- • 正确性、一致性和失败恢复要求
- • 实现复杂度与维护成本
常见误区
- • 只背结论，不解释成立条件
- • 忽略边界情况与异常链路
- • 没有给出方案取舍依据
面试表达框架实践总结框架
01. 说明本专题解决的核心问题；
02. 按 注意力机制 → Tokenization → 采样参数注意力机制 → Tokenization → 采样参数 还原工作链路；
03. 补充适用边界、失败场景和替代方案。