今天给大家一份由斯坦福大学研究人员或课程团队精心制作的深度学习技术教程，旨在以直观、易懂的视觉化方式，深入浅出地讲解Transformer神经网络架构的核心原理。
涵盖：
- Transformer：自注意力机制、架构、变体、优化技术（如稀疏注意力、低秩注意力、Flash Attention）
- 大语言模型 (LLM)：提示 (prompting)、微调（SFT、LoRA）、偏好调优、优化技术（混合专家模型、知识蒸馏、量化）
- 应用：LLM 作为评判者、检索增强生成 (RAG)、智能体、推理模型（来自 DeepSeek-R1 的训练时与测试时缩放技术）
这份《斯坦福Transformer图解》 因其极高的可视化程度、逻辑清晰的讲解顺序和学术严谨性，被全球广大AI学习者、研究者和工程师奉为学习Transformer架构的“圣经级”入门材料。它不仅帮助初学者跨越理解障碍，也为从业者提供了快速回顾和深入探究的宝贵资源。这份图解是理解当今大语言模型（如BERT、GPT系列）基石技术不可或缺的学习资料。
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