本文从零基础出发，深入解析了大语言模型（LLM）和 Transformer 架构的工作原理。内容涵盖了神经网络基础、模型训练、嵌入技术、分词器，以及自注意力机制、残差连接和层归一化等核心组件。最后，文章详细说明了如何将这些模块组合成 GPT 架构和完整的 Transformer 架构。
