transformers-explained

这是一个面向初学者和从业者的Transformer架构深度解析项目，系统讲解从整体结构到各组件（如自注意力、多头注意力、位置编码、层归一化等）的原理与实现细节。项目采用分步拆解方式，覆盖原始Transformer论文核心内容及主流变体，并辅以数学推导、图示说明和代码无关的概念阐释。适合机器学习工程师、NLP研究人员及AI学习者用于理解大语言模型底层机制、辅助教学或夯实基础理论知识。