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学习目标： 完成本教程后，学习者应该能够：

1. 理解 Transformer 架构的核心思想，尤其是自注意力机制 (Self-Attention)。
2. 掌握 Transformer 编码器 (Encoder) 和解码器 (Decoder) 的内部结构和工作原理。
3. 理解位置编码 (Positional Encoding) 的作用。
4. 了解基于 Transformer 的文本生成过程（自回归生成）。
5. 使用主流深度学习框架（推荐 PyTorch）实现或利用库构建 Transformer 模型。
6. 加载和预处理文本数据用于训练。
7. 实现一个简单的文本生成模型训练过程。
8. 实现文本生成（推理）过程，了解不同的采样策略。

 

模块 1：回顾与动机 (Review & Motivation)

1. 快速回顾：神经网络基础，序列模型挑战 (RNN/LSTM 的局限性：长距离依赖问题、并行计算困难)。
2. 为什么需要 Transformer？引出 Attention 机制。

模块 2：Attention 机制核心 (Attention Mechanism)

1. 基础注意力概念：Query (Q), Key (K), Value (V)。
2. 缩放点积注意力 (Scaled Dot-Product Attention)：公式推导和直观理解。
3. 自注意力 (Self-Attention)：如何在同一个序列内部计算注意力。
4. 多头注意力 (Multi-Head Attention)： কেন Why多个注意力头？如何合并结果？
5. 动手实践：实现一个简单的缩放点积注意力和多头注意力模块（使用 NumPy 或 PyTorch）。

模块 3：Transformer 架构 - 编码器 (Transformer Architecture - Encoder)

1. 编码器整体结构：多层堆叠。
2. 编码器层内部：多头自注意力层，前馈神经网络 (Feed-Forward Network)。
3. 残差连接 (Residual Connections) 和层归一化 (Layer Normalization) 的作用。
4. 位置编码 (Positional Encoding)： 왜 Why 需要？正弦位置编码的计算方法和原理。
5. 动手实践：实现一个 Transformer 编码器层和完整的编码器。

模块 4：Transformer 架构 - 解码器 (Transformer Architecture - Decoder)

1. 解码器整体结构：多层堆叠。
2. 解码器层内部：
   • 带掩码的多头自注意力 (Masked Multi-Head Self-Attention)： কেন Why 需要掩码？如何在训练时防止看到未来的信息。
   • 编码器-解码器注意力 (Encoder-Decoder Attention) / 交叉注意力 (Cross-Attention)： 解码器如何关注编码器的输出？
   • 前馈神经网络。
3. 残差连接和层归一化。
4. 动手实践：实现一个 Transformer 解码器层和完整的解码器。

模块 5：从 Transformer 到文本生成 (From Transformer to Text Generation)

1. Encoder-Decoder 结构的完整流程（以机器翻译为例，虽然目标是文本生成，但这个例子有助于理解如何连接）。
2. 文本生成任务： 定义任务，如语言模型 (Language Modeling)。
3. 基于 Decoder-only 的 Transformer (如 GPT 系列)： 介绍这类更适合文本生成的架构（Encoder-Decoder Transformer 的解码器部分加上输入部分的堆叠）。解释其自回归 (Autoregressive) 特性。
4. 输入/输出处理：
   • 文本分词 (Tokenization)：介绍 WordPiece, BPE 等常见分词方法（可以使用 Hugging Face tokenizers 库）。
   • 构建词汇表 (Vocabulary)。
   • 输入表示：Token ID序列，位置编码。
   • 输出：Logits -> Probabilities。

模块 6：文本生成模型实现 (Implementation)

1. 选择框架： 使用 PyTorch。
2. 数据准备： 选择一个小型文本数据集（如莎士比亚文集、简单故事集），进行分词、构建词汇表、生成训练样本对 (输入序列 -> 下一个词)。
3. 模型构建：
   • 方法一 (推荐): 使用 PyTorch 内置的 nn.Transformer 模块或更高级别的库如 Hugging Face Transformers 的 modeling_gpt2 等类，重点在于如何 使用 这些组件搭建文本生成模型。这更贴近实际应用。
   • 方法二 (可选/补充): 如果时间允许，可以引导学习者基于前面实现的注意力、Encoder/Decoder 层从头搭建一个简化的 Decoder-only 模型（复杂性较高，可选）。
4. 训练过程：
   • 定义损失函数 (交叉熵 Cross-Entropy)。
   • 定义优化器。
   • 编写训练循环：前向传播，计算损失，反向传播，更新参数。
   • 引入 Teacher Forcing 概念（如果使用 Encoder-Decoder 结构）。
   • 批量处理和 Padding。
5. 动手实践： 编写完整的训练代码，并在小型数据集上进行训练。

模块 7：文本生成与采样策略 (Text Generation & Sampling)

1. 推理过程： 如何在训练好的模型上生成新的文本（逐步生成）。
2. 采样策略：
   • 贪婪搜索 (Greedy Search)。
   • 束搜索 (Beam Search)。
   • 采样方法：温度采样 (Temperature Sampling)，Top-K 采样，Top-P (Nucleus) 采样。
   • 解释各种策略的优缺点和适用场景。
3. 动手实践： 编写代码实现文本生成推理过程，尝试不同的采样策略，比较生成结果。

模块 8：进阶话题与实际应用 (Advanced Topics & Applications)

1. 预训练模型和微调 (Pre-training & Fine-tuning)：介绍如何利用 Hugging Face Transformers 库加载 GPT-2 等预训练模型，并在特定任务上进行微调来实现更好的文本生成效果。这是当前最主流的实践方法。
2. 大型语言模型 (LLMs) 简介：简单介绍 LLMs 的概念、能力和当前发展（与 Transformer 的联系）。
3. 评估指标 (Optional)：简单介绍文本生成的评估方法，如 Perplexity。