突然发现Excel手搓transformer真的好清晰！

最新推荐文章于 2025-03-19 11:54:01 发布
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文章标签： transformer 深度学习 人工智能 语言模型 大模型 LLM 机器学习
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突然发现Excel手搓transformer真的好清晰！

这是一个谷歌在线表格，作者来自科罗拉多大学计算机科学系的副教授Tom Yeh，你可以用这个工具亲自动手计算，从而直观地理解整个神经网络架构是如何运作的。

以transformer为例，借助计算过程，就可以展示注意力加权和前馈网络的运作原理，这让围观网友直呼：算一遍就懂，用来学习AI概念和数学基础在适合不过了，我可以分享给你。

涵盖了60多种transforerm架构，系统的讲解了与transformer相关的每种算法和技术，里面所有的案例和代码都可以在Google Colab 中运行，完全可以满足大家在语音、文本、时间序列和计算机视觉中的学习，我想没有那本书像它这么适合学习Transformer了吧！
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Unet已死，Transformer当立！详细解读基于DiT的开源视频生成大模型EasyAnimate
沉迷单车的追风少年
06-21 1916
最近阿里云PIA团队开源了基于Diffusion Transformer结构的视频生成模型EasyAnimate，并且提出了专门针对视频的slice VAE，对于目前基于Unet结构的视频生成最好如SVD形成了降维打击，不论是生成质量、生成时长上都是遥遥领先。这篇博客详细解读一下EasyAnimate的技术报告《EasyAnimate: A High-Performance Long Video Generation Method based on Transformer Architecture》
1000层的Transformer，诞生了！ .pdf
08-12
1000层的Transformer，诞生了！ .pdf
使用Excel通俗易懂理解Transformer
qq_18256855的博客
04-04 813
转载 文哥的学习日记 文章精彩文章，值得阅读，很好的理解Transformer过程。 使用Excel通俗易懂理解Transformer！ - 简书本文旨在通过最通俗易懂的过程来详解Transformer的每个步骤！ 假设我们在做一个从中文翻译到英文的过程，我们的词表很简单如下： 中文词表：[机、器、学、习] 英文词表[...https://www.jianshu.com/p/2b0a5541a17c ...
突然发现Excel手搓Transformer真的好清晰..
qkh1234567的博客
02-10 1207
🔸 这是一份由科罗拉多大学计算机科学副教授Tom Yeh制作的Google在线文档。它非常独特，让你可以亲手操作计算过程，直观感受神经网络的运行机制。🔸 比如在学习Transformer时，你可以亲手完成注意力机制的计算，一步步理解权重分配的逻辑，以及前馈网络背后的原理。很多小伙伴试过后都惊呼“原来如此简单！”那些原本晦涩难懂的概念，动手实践后瞬间变得清晰明了。这种学习方式特别适合快速掌握AI的基本理念和数学知识。
【效率】Excel 太强大了，干啥都行：用Excel 学习 ChatGPT 工作原理
fengdu78的博客
03-27 273
苹果据称正在与Google进行讨论，准备将Google的Gemini模型接入到iPhone目录：1、用Excel 学习 ChatGPT 工作原理2、LLM Pricing、定价与速度测试3、学习OpenCv、深度学习和人工智能4、2024 年最受欢迎 Mac 开源应用程序5、苹果发布了自己的大语言模型 MM16、xAI 的 Grok-1 开源7、黄仁勋集齐 Transformer 论文七大作者...
Transformer代码完全解读！
Datawhale
09-15 6390
↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：安晟&闫永强，Datawhale成员本篇正文部分约1...
AI大模型零基础入门学习路线(非常详细)从入门到精通，看这篇就 够了
2401_85379281的博客
08-15 1991
学习AI大模型从零基础入门到精通是一个循序渐进的过程，涉及到理论知识、编程技能和实践经验。下面是一份详细的指南，帮助你从头开始学习并逐步掌握AI大模型的构建与应用。
突然发现Excel手搓Transformer，真的好清晰...
2401_85325726的博客
12-22 1367
强烈推荐 Tom Yeh 教授的手绘 AI 算法系列教程，这次他直接用 Excel 手搓出了 Self-Attention.自注意力作为 Transformer 的核心机制，对于初学者来说有一定理解难度，特别是其中的 QKV 三个矩阵的运算，学起来更是让人头秃，现在有了这份可交互 Excel 真的能降低理解成本。所有Excel已打包好了，😝朋友们如果有需要的话，可以V扫描下方二维码联系领取~
通俗易懂！使用Excel和TF实现Transformer！
Python大本营的博客
06-19 993
作者 | 石晓文转载自小小挖掘机（ID:wAIsjwj）本文旨在通过最通俗易懂的过程来详解Transformer的每个步骤！假设我们在做一个从中文翻译到英文的过程，我们的...
通俗易懂！使用Excel和TF实现Transformer
zhishi0000的博客
12-27 1202
本文旨在通过最通俗易懂的过程来详解Transformer的每个步骤！假设我们在做一个从中文翻译到英文的过程，我们的词表很简单如下：中文词表：[机、器、学、习] 英文词表[deep、machine、learning、chinese]先来看一下Transformer的整个过程：接下来，我们将按顺序来讲解Transformer的过程，并配有配套的excel计算过程和tensorflow代码。
【transformer】datawhale-12/24学习-手搓transformer-chapter1_introduction
m0_52682586的博客
12-10 889
全称Sequence to Sequence模型，字面意思，输入一个序列，输出一个序列。输入和输出的序列长度是可变的。有的模型需要填充（padding）到特定长度e.g. 输入长度为5，输出长度为4；输入了5个汉字，输出了4个英文单词图片来源：https://github.com/Spr1ng7/fun-transformer/raw/main/docs/chapter1/images/image%EF%BC%881%EF%BC%89.PNG。
XLSTransformer导出excel文件所需的jar包
04-23
在这个场景中，"XLSTransformer导出excel文件所需的jar包"指的是一个特定的Java库，这个库包含了必要的组件和方法，用于使用XSLT将XML文档转换为Excel工作簿格式。 在Java中，实现XSLT转换通常涉及以下步骤： 1. *...
Transformer八股！！！常见八股、台大李宏毅图解、个人理解
weixin_45995838的博客
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Attention is All You Need
从DeepSeek入手，Transformer架构大揭秘！
qq_23519469的博客
02-21 1711
Transformer 架构的优势那是相当突出，在并行计算方面，它完全不依赖序列顺序，不同位置信息能同时处理，大大缩短了训练时间。就像工厂里多条生产线同时开工，生产效率直线上升。而且它处理长距离依赖关系的能力超强，自注意力机制让模型在计算时，能直接捕捉到序列中任意两个位置的关联，完全不受距离限制，这是传统 RNN 和 LSTM 望尘莫及的。在文本处理里，不管句子多长，它都能精准把握上下文逻辑。
AI之AI by Hand：AI by Hand(手动自定义AI算法的数学逻辑)的简介、使用方法、案例应用之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
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​ AI之AI by Hand：AI by Hand(手动自定义AI算法的数学逻辑)的简介、使用方法、案例应用之详细攻略 目录 AI by Hand的简介 AI by Hand的使用方法 AI by Hand的案例应用 AI by Hand的简介 AI by Hand的背景起源于这样一个现象：目前每周发表的AI论文数量极其庞大，即便是计算机科学领域的教授也难以完全理解这些内容。这些论文通常包含大量的数学公式、图表、表格、引文以及长篇附录，使得信息的消化变得困难。 为了解决这一问题，Tom
Excel之XLSTransformer
codeccb
01-25 1030
前言 利用该工具类可以向excel模板中写入数据，而不用写过多代码画excel 引入依赖 java <dependency> <groupId>net.sf.jxls</groupId> <artifactId>jxls-core</artifactId> <version>1.0.3</v...
AI实操Excel：在Excel中学习人工智能基础算法
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Excel里跑AI模型？这个教授用一张表格颠覆你对深度学习的认知
最新发布
weixin_44626085的博客
03-19 1152
当全世界的开发者都在抢购GPU时，一位计算机教授却在Excel表格里搭建出了完整的AI模型。科罗拉多大学博尔德分校的Tom Yeh教授，用最普通的电子表格软件，完成了一场震撼业界的教学实验——。这不是简单的玩具模型，而是包含四维输入、完整离散化计算的核心算法。当业界还在争论Transformer和SSM孰优孰劣时，这位教授已经用电子表格解构了最前沿的Mamba模型。更令人震惊的是，这份能跑通AI算法的Excel文件，竟然只有322KB。
手搓transformer对话大模型
02-02
### 构建基于Transformer的大规模对话模型 #### 选择合适的框架和库 为了高效开发并利用现有的优化成果，建议选用成熟的深度学习框架如 TensorFlow 或 PyTorch 来搭建 Transformer 模型。Hugging Face 提供了一个名为 `transformers` 的Python 库[^2]，该库不仅简化了预训练模型的加载过程，还支持多种主流的语言模型。 #### 数据准备与预处理 对于对话系统而言，高质量的数据集至关重要。理想情况下，应当收集大量的人类真实对话记录作为训练素材。这些原始文本需经过清洗、分词以及转换成适合喂给神经网络的形式——通常是整数索引列表。此外，还需考虑加入特殊的标记符（如 `[CLS]`, `[SEP]`），以便于模型理解上下文关系[^1]。 #### 自定义Transformer架构设计 核心在于重新定义编码器(encoder)-解码器(decoder)结构中的各个组件： - **位置编码(Positional Encoding)**：由于标准RNN/LSTM/CNN无法捕捉到序列的位置信息，在此引入固定或可学习的位置嵌入向量来弥补这一缺陷。 - **多头自注意力(Multi-head Self Attention)**：这是使 Transformer 能够关注不同部分输入的能力的关键所在；通过多个平行运行的关注机制，允许模型在同一时间点上聚焦于源句子的不同片段。 ```python import torch.nn as nn from transformers import BertConfig, EncoderDecoderModel config_encoder = BertConfig(vocab_size=..., hidden_size=...) config_decoder = BertConfig(vocab_size=..., hidden_size=...) model = EncoderDecoderModel.from_encoder_decoder_pretrained( 'bert-base-uncased', 'bert-base-uncased', config_encoder=config_encoder, config_decoder=config_decoder ) ``` #### 训练策略 考虑到计算资源有限而所需参数众多的特点，推荐采取迁移学习的方式初始化权重，并针对特定任务微调(fine-tune)整个体系。同时设置合理的超参组合（比如批次大小(batch size)，初始学习率(initial learning rate)等），并通过早停法(early stopping)防止过拟合现象的发生。 #### 部署上线 完成离线评估后，可通过 RESTful API 形式对外提供服务接口，方便前端应用程序集成调用。另外也可以探索实时推理加速技术，例如量化(quantization)或者剪枝(pruning)[^4]。
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