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回顾：大模型的完整流程 在前面的章节中，我们学习了Transformer的各个组件。现在让我们回顾一下完整流程： 输入： “今天天气” ↓ （Tokenization + Embedding） Token表示： X ∈ R n × d model ↓ （位置编码） 加入位置： X + PE ↓ （多层Transformer） Layer 1： Attention + MLP + Residual + LN Layer 2： Attention + MLP + Residual + LN ⋮ Layer N： Attention + MLP + Residual + LN ↓ 最终隐藏状态： H ∈ R n × d model \begin{aligned} &\text{输入：} \quad \text{“今天天气”} \\ &\quad \downarrow \text{（Tokenization + Embedding）} \\ &\text{Token表示：} \quad X \in \mathbb{R}^{n \times d_{\text{model}}} \\ &\quad \downarrow \text{（位置编码）} \\ &\text{加入位置：} \quad X + \text{PE} \\ &\quad \downarrow \text{（多层Transformer）} \\ &\text{Layer 1：} \quad \text{Attention + MLP + Residual + LN} \\ &\text{Layer 2：} \quad \text{Attention + MLP + Residual + LN} \\ &\quad \vdots \\ &\text{Layer N：} \quad \text{Attention + M…

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