LLM · 基础原理¶ 建立语言模型、Transformer、注意力、位置编码与 Tokenizer 的底层心智模型。 章节¶ 第一章：大语言模型与传统 NLP 的本质区别 第二章：Transformer 架构原理 第三章：MHA 的局限与 MQA、GQA、Flash Attention 第四章：位置编码 第五章：Tokenizer 分词器 返回 LLM 相关知识点。