注意力机制

本文将带你从第一性原理出发，重新构建 Transformer 架构，深入探讨 Query、Key 和 Value 机制背后的设计逻辑，而非仅仅停留在数学公式表面。

本文深入探讨了如何在 PyTorch 中对 Attention 注意力机制进行性能分析，重点介绍针对 DeepSeek-V3 和 Claude 3.5 Sonnet 等大模型的 CUDA 算子优化、内存瓶颈识别及实战技巧。

本文深入探讨 Differential Transformer V2 的核心原理，分析其如何通过消除注意力噪声来提升模型性能。对于通过 n1n.ai 调用 LLM API 的开发者而言，这是优化应用的关键。

深入探讨 Mosaic 库如何通过分布式注意力分片（Sharding Attention）技术，解决 15 万超长序列在 Transformer 模型中的显存瓶颈问题。