锋哥原创的Transformer 大语言模型（LLM）基石视频教程：
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课程介绍
本课程主要讲解Transformer简介，Transformer架构介绍，Transformer架构详解，包括输入层，位置编码，多头注意力机制，前馈神经网络，编码器层，解码器层，输出层，以及Transformer Pytorch2内置实现，Transformer基于PyTorch2手写实现等知识。
Transformer 大语言模型（LLM）基石 - Transformer架构详解 - 残差连接（Residual Connection）详解以及算法实现
在深层网络中，随着网络深度的增加，梯度在反向传播时容易消失或爆炸，导致网络难以训练。为了解决这个问题，Transformer采用了残差连接，即将每一层的输入与该层的输出进行相加，而不是直接使用该层的输出。
形式：
这种连接方式保证了在网络初期，若子层变换的结果接近于零，则输出与输入相同，从而缓解了深度神经网络中梯度消失的问题。
优点：
恒等映射：使得网络能容易地学习到恒等映射，即如果某一层的变换没有效果，模型可以跳过该层。
梯度流畅：在反向传播时，梯度可以通过残差连接直接传递，避免了梯度消失的问题。
代码实现：
# 实现残差连接 class ResidualConnection(nn.Module): def __init__(self, d_model, dropout=0.1): # d_model 词嵌入维度 512 dropout 随机丢失率 super().__init__() self.norm = LayerNorm(features=d_model) self.dropout = nn.Dropout(dropout) def forward(self, x, sublayer): """ 前向传播 参数: x: 输入张量 [batch_size, seq_len, d_model] sublayer: 残差连接的子层 多头自注意力机制，或者来自前馈神经网络 返回: 残差连接后的张量 """ return x + self.dropout(self.norm(sublayer(x))) if __name__ == '__main__': vocab_size = 2000 # 词表大小 embedding_dim = 512 # 词嵌入维度的大小 embeddings = Embeddings(vocab_size, embedding_dim) embed_result = embeddings( torch.tensor([[1999, 2, 99, 4, 5], [66, 2, 3, 22, 5], [66, 2, 3, 4, 5]])) print("embed_result.shape:", embed_result.shape) print("embed_result", embed_result) positional_encoding = PositionalEncoding(embedding_dim) result = positional_encoding(embed_result) print("result:", result) print("result.shape:", result.shape) # 测试自注意力机制 # query = key = value = result # mask = create_sequence_mask(5) # dropout = nn.Dropout(0.1) # attention_output, attention_weights = self_attention(query, key, value, mask, dropout) # print("attention_output.shape:", attention_output.shape) # [3, 5, 512] # print("attention_weights.shape:", attention_weights.shape) # [3, 5, 5] mha = MultiHeadAttention(d_model=512, num_heads=8) # print(mha) mask = create_sequence_mask(5) # 定义匿名函数 sublayer = lambda x: mha(x, x, x, mask) # 测试残差连接 rc = ResidualConnection(d_model=512) result_rc = rc(result, sublayer) print("result_rc.shape:", result_rc.shape)运行输出：
)