编码浪子的专栏

线性层：将解码器的高维输出简化为一个与词汇表大小相同的低维向量，每个位置上的值代表对应词汇的可能性得分。Softmax函数：将这些得分转换成概率值，使得我们可以明确知道每个词汇被选中的可能性。这样一来，模型不仅能确定最有可能的下一个词，还能理解其他候选词的选择概率，从而更加灵活和智能地生成文本。

通过上述步骤，Transformer的解码器有效地利用编码器提供的信息来生成新的句子。词汇嵌入与位置编码：将每个单词转换为包含其意义和位置的向量。掩码多头自注意力机制：处理目标序列，确保模型不会提前看到未来的词。编码器-解码器注意力：结合编码器的记忆，理解源序列的信息。前馈神经网络：对信息进行进一步的数学处理，捕捉更复杂的模式。残差连接与层归一化：确保信息顺利流动，并保持稳定性和一致性。堆叠多个解码器层：逐步提炼出更高级别的特征表示，最终生成目标句子。

分词嵌入是指将文本中的每个词汇转换为一个固定维度的向量表示。这个过程通过查找表（lookup table）完成，其中每个词汇对应于一个唯一的向量。这些向量通常是在训练过程中学习到的，因此能够捕捉词汇之间的语义关系。由于Transformer模型没有内置的顺序信息处理机制（如RNN中的时间步），位置编码用于为输入序列添加位置信息。位置编码使得模型能够理解词汇的相对或绝对位置，从而有助于处理序列任务。分词嵌入：将文本中的每个词汇转换为固定维度的向量表示，捕捉词汇的语义信息。位置编码。

把ai部署后，使用api的方式调用

如果只是简单的大语言模型，这几步确实够用了，但是想要把大语言模型做的优秀，还需要agent、rag等组件的支撑

合法上网工具：这个T子试试，一直稳定。走我链接免费用5天:python版本： python3.12Langchain:v0.3 9月16日升级的版本pip3 设置成阿里云的源镜像（能够快速下载依赖包）langchain安装检查是否安装成功。