lti-HeadAttention）讓模型能從不同角度理解上下文，加上位置編碼（PositionalEncoding）告訴模型單詞的順序。把這些模塊堆疊起來，就構成了Transformer的基本骨架。”
“這就是大語言模型的盤古之軀。”
說完，他看了一眼牆上的時鐘，然後走向會議室的主控電腦。
“理論說完了，我給大家演示一下核心代碼。不然，今天可能就講不完了。”
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在所有人驚愕的目光中，陳啟明坐在了電腦前，十指在鍵盤上化作了一片幻影。
沒有思考，沒有停頓，一行行簡潔而高效的Python代碼，如同溪流般在巨大的投影幕布上傾瀉而出。
classSelfAttention(nn.Module):
……
他甚至用上了愛因斯坦求和約定（einsum）這種最高效、也最晦澀的寫法，來處理複雜的張量運算。
在場的博士生和研究員們，看得眼珠子都快掉出來了。他們寫一個功能模塊，需要反複查閱數學資料和文檔，調試半天。而陳啟明，像是在寫一篇白話文，信手拈來，而且代碼優雅得像一首詩。
更離譜的是，陳啟明的手速極快，快到出現殘影。
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