提示工程专家成长路径

一、深入理解大型语言模型与提示工程本质

1.1 Transformer 架构与自注意力机制

• 模型结构详解：Transformer 由编码器（Encoder）与解码器（Decoder）两部分构成，或仅含多层自注意力模块（如 GPT 系列）。核心是多头自注意力（Multi-Head Attention），它通过并行注意力头学习不同子空间的依赖关系，相较于 RNN/LSTM 在捕捉长距离依赖上具备天然优势。

• 自注意力数学原理：

  $$\mathrm{Attention}(Q,K,V)=\mathrm{softmax}(\sqrt{d_k}$$