一. GPT- Decode-Only 架构概览

🤔 使用者痛点： 许多开发者对GPT的架构原理感到困惑，特别是为什么不像BERT那样使用编码器而选择纯解码器结构？

GPT主要特点：

• 纯Decoder架构与BERT的Encoder不同，专为生成任务调整
• 因果掩码确保模型在生成第t个词时只能看到前t-1个词。实现
• 高效生成能力速度
• 可 性强可通过增加参数和层数轻松提高性能

二. Masked Multi Self Attention QKV计算流程

. 投影计算

⚠️ 使用者痛点：初学者常对Q/K/V投影的具体计算过程感到困惑，不知道如何从输入到输出转换。

计算步骤的观点是。

1. 输入嵌入X 这是模型接收到的原始输入信息，包含语义和语法特征。

# Python伪代码示例
import torch
# 假设batch_size=2,seq_len=3。embed_dim=64
X = torch.randn # 输入张量
# 初始化权重矩阵
D = 64
W_q = torch.randn
W_k = torch.randn
W_v = torch.randn
# 生成Q/K/V
Q = torch.matmul #
K = torch.matmul #
V = torch.matmul #

实际实现中会使用更这个过程。

. 📊 注意力得分

⚠️ 使用者痛点: 大多数人不理解为什么需要除以√dk？其实，这与softmax操作有什么关系？

注意力得分公式: