Attention注意力才是大模型核心，一文讲明白Transformer本质！

ZOMI 在这期播客中详细解析了 Transformer 的注意力机制，从传统的序列模型局限性出发，探讨了 Attention 机制的由来及其核心技术。内容涵盖了 Attention、Self-Attention、Multi-Head-Attention 以及 Mask-Self-Attention 等概念，并着重解释了 QKV 的计算原理和实际意义。ZOMI 强调了理解这些机制的本质，而非仅仅关注计算方法，并希望通过本期节目帮助听众真正理解 Attention 机制在 Transformer 架构中的作用。