本文系统解析了Transformer架构及其革新意义。首先指出各类网络的核心目标均为特征提取，但方式各异：CNN采用局部窗口提取特征，存在"视野局限"；而Transformer通过自注意力机制实现全局特征交互，能动态捕捉长距离关联。回顾发展历程，2017年前NLP领域受限于RNN的三大缺陷：计算低效、长序列处理差和语境适应弱。Transformer的诞生解决了这些问题，其并行计

围绕llava视觉大模型展开深度技术分享，从核心模型选择、数据构建逻辑、多阶段训练策略到特征融合方式，结合案例类比与实操细节，系统拆解了视觉大模型实现多模态理解的关键环节，同时解答了技术落地中的常见疑问，为后续源码学习与工程实践奠定基础。

围绕llava视觉大模型展开深度技术分享，从核心模型选择、数据构建逻辑、多阶段训练策略到特征融合方式，结合案例类比与实操细节，系统拆解了视觉大模型实现多模态理解的关键环节，同时解答了技术落地中的常见疑问，为后续源码学习与工程实践奠定基础。