概要

このリポジトリは、Wayland Zhang（張老師）によるBilibiliシリーズ動画を文字・図・コードで整理したTransformer解説書の手稿集です。目的は単に論文や数式を再掲することではなく、行列演算やAttentionが「なぜそのように設計されているか」を直感的に理解させる点にあります。幾何学的な類推、行列の可視化、ステップごとのコード例を通じて、読者がモデルの各層や演算の役割を自分の言葉で説明できるレベルを目指します。実装寄りの章構成を取り、理論→可視化→実装の流れで学べるように構成されています。

リポジトリの統計情報

• スター数: 17
• フォーク数: 3
• ウォッチャー数: 17
• コミット数: 2
• ファイル数: 17
• メインの言語: Shell

主な特徴

• 動画講義をベースにした「直感重視」の技術書化。
• 行列演算やAttentionを可視化して理解を促進。
• 実装レベルの説明（コード断片、図解、実行イメージ）を含む。
• 章構成が「直感→コアコンポーネント→Attention機構」と段階的に学べる。

技術的なポイント

本書の技術的な魅力は「なぜその式や構造になるのか」を幾何学的・可視化的に示す点にあります。例えば、Q×Kが点積で表現される理由を単なる類似度の式としてではなく、ベクトル間角度・内積の意味から直感的に導きます。Attentionのソフトマックス前後の挙動、スケーリング（√d_k）やマスクの役割、数値安定化（レイテンシと精度のトレードオフ）など、実運用で直面する細かい観点まで触れています。また、Multi-Head Attentionの設計意図を「異なる部分空間での類似度検出」による表現分割として説明し、残差接続やLayerNormの効果を勾配伝播・最適化安定性の観点で解説します。実装面では、行列演算の次元整理、バッチとシーケンスの扱い、因果マスクの実装、効率化のためのテンソルブロードキャストやメモリ削減テクニックにも言及。さらに、学習時のボトムライン（学習率スケジュール、勾配クリッピング、勾配消失/爆発の対策）や推論時の最適化（キャッシュの活用、量子化や蒸留の示唆）まで触れており、理論と実装の橋渡しが意識された内容です。リポジトリ自体は小規模ですが、図や説明が充実しており学習教材として有用です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• .gitignore: file
• LICENSE: file
• Part1-建立直觉: dir
• Part2-核心组件: dir
• Part3-Attention机制: dir

…他 12 ファイル

各パートは段階的に配置され、Part1で幾何学的直感や行列可視化を導入し、Part2で埋め込み、正規化、残差、FFNなどコア要素を解説、Part3でAttentionの各種変種（スケーリング、マルチヘッド、因果マスク等）を深掘りします。図（intro-cover.jpg等）やスライド、コードスニペットが混在しており、自己学習で進めやすい構成です。

まとめ

直感重視で理論と実装をつなぐ、学習者向けの良質なTransformerハンドブック。

リポジトリ情報：

• 名前: llm-transformer-book
• 説明: Transformer系列视频的手稿整理
• スター数: 17
• 言語: Shell
• URL: https://github.com/waylandzhang/llm-transformer-book
• オーナー: waylandzhang
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/1622648?v=4

READMEの抜粋：

Transformer 架构：从直觉到实现

从直觉到代码，彻底搞懂 GPT

作者: Wayland Zhang（张老师）

基于 Bilibili 系列视频整理的完整技术书籍，涵盖 Transformer 架构的方方面面。

时间线: 视频录制 2023年12月 - 2024年3月，文字整理 2026年1月

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本书定位

不是教你背公式，而是让你真正理解 Transformer 每一层在做什么。

市面上的 Transformer 教程大多停留在：

• 贴一堆公式，看完更晕
• “Attention is All You Need” 论文复读
• 代码抄一遍，不知道为什么这么写

这些只是”知道”，不是”理解”。真正的理解需要：

• 几何直觉：为什么 Q×K 是点积？因为在测量相似度
• 可视化思维：矩阵乘法用格子图一步步拆解
• 类比记忆：大模型就是两个…