本文带你从零开始，手把手实现完整的 Attention 机制，包括 Scaled Dot-Product Attention、Multi-Head Attention、Grouped Query Attention 和 KV Cache 优化。在深度学习领域，Transformer 架构已经成为了大语言模型（LLM）的基石。通过从零实现，我们不仅理解了原理，更掌握了实现细节和优化技巧。欢迎 sta

本文是《从零实现 Attention 机制》系列的进阶篇，基础篇请参考 https://blog.csdn.net/CSDN_3195/article/details/158179338?💡开源代码工程：https://github.com/rixin2025/attention-from-scratch/tree/main。💡开源代码工程：https://github.com/rixin20

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从零实现 Attention 机制的完整教程，涵盖从基础到进阶的所有核心技术，包括 Scaled Dot-Product Attention、Multi-Head Attention、Grouped Query Attention、KV Cache、Flash Attention 和 Paged KV Cache。*** github地址：https://github.com/rixin2025/