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将《设计人工智能：基础与应用》拆分为 38 个 Markdown 文件，
按 11 个部分（上篇6部分+下篇5部分）+ 3 个附录组织。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

04-transformer/04-transformer.md

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+# 第四篇：Transformer与大模型
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+本篇介绍革命性的Transformer架构和大语言模型，理解Self-Attention机制和LLM应用。
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+## 篇章导读
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+Transformer是AI领域最重要的架构创新之一。它不仅彻底改变了自然语言处理，还通过Attention机制启发了计算机视觉的范式变革。
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+本篇将从注意力机制出发，深入理解Transformer架构，并探讨大语言模型在设计领域的应用。
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+## 章节目录
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+[03.1 注意力机制](03.1-attention.md) - Self-Attention原理
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+[03.2 Transformer架构](03.2-transformer.md) - Encoder-Decoder结构
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+[03.3 大语言模型应用](03.3-llm-application.md) - ChatGPT、RAG与Prompt工程
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+## 核心概念
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+  概念         英文                  说明
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+  注意力机制   Attention             关注输入的重要部分
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+  自注意力     Self-Attention        序列内部的关系建模
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+  位置编码     Positional Encoding   保留序列位置信息
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+  令牌         Token                 文本的基本单位
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+## 03.1 注意力机制