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阿里雲發布 Transformer 入門教程
2 篇報道1 個報道來源1 小時前更新
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AI 綜述
2026年11月4日11:13，阿里雲開發者社區 AI 發布 Transformer 入門教程，標題指出內容以六個問題全部手算。教程採用簡化數值例子，從 RNN 的梯度消失講到 GPT 逐字生成，逐步手算 Self-Attention、Causal Mask、多頭注意力及 KV Cache。當時的報道介紹了教程涵蓋的主題與講解方式，沒有提及其他後續進展。11:29 的後續報道再次介紹這六個手算問題及上述機制，並補充指出教程比較 GPT 與 BERT 的訓練方式。兩篇報道均聚焦教程內容，沒有提及其他事件進展。
AI 根據報道生成 · 1 小時前更新
最新進展11月4日 11:29
後續報道補充，教程亦比較 GPT 與 BERT 的訓練方式。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
11月4日
- 阿里雲開發者社區 AITransformer 入門：從 RNN 到 GPT 生成，6 個問題全部手算
這篇教程以 6 個手算問題，拆解 Transformer 從 RNN 梯度消失到 GPT 逐字生成的關鍵機制。內容涵蓋 Self-Attention、Causal Mask、多頭注意力及 KV Cache，並比較 GPT 與 BERT 的訓練方式。
- 阿里雲開發者社區 AITransformer 入門：從 RNN 到 GPT 生成，6 個問題全部手算
這篇教程以 6 個問題和簡化數值例子，從 RNN 梯度消失講到 GPT 逐字生成，逐步手算 Self-Attention、Causal Mask、多頭注意力與 KV Cache。
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還沒有足夠的連續觀測數據，暫不繪製趨勢。