Transformer 架构是当今许多先进 AI 系统的核心，它最初在 2017 年的论文《Attention Is All You Need》中被提出。GPT（Generative Pre-trained Transformer）正是基于此架构构建的。在本教程中，我们将专注于构建一个仅解码器的 Transformer，用于字符级语言建模任务。虽然我们无法复现 ChatGPT 那样的复杂系统，但通

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神经网络是数学表达式在本课程中，我们将从零开始构建一个类似ChatGPT的Transformer语言模型。我们将使用PyTorch，在一个小型数据集（Tiny Shakespeare）上训练一个字符级的语言模型，并最终生成莎士比亚风格的文本。通过这个过程，你将深入理解现代大型语言模型（如GPT）的核心工作原理。上一节我们实现的模型仅考虑前一个字符来预测下一个字符。这种方法虽然简单，但预测效果不佳，

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未来的职场将因AI技术的应用而发生深刻变化，但这六种稀缺能力将始终保持其重要性。通过不断培养和提升这些能力，你将在AI时代中找到自己的独特价值，成为行业中的佼佼者。让我们一起迎接挑战，把握机遇，创造属于自己的辉煌未来。生成式AI视频技术让我们看到了创意表达的无限可能。在不久的未来，每个人都可以成为视频创作的“导演”，将自己独特的故事呈现给世界。无论是震撼的视觉大片，还是充满个性的短视频，生成式AI

├── agents/# 可选：子 Agent。├── skills/# 可选：Skills。├── .mcp.json# 可选：MCP 服务器。├── .lsp.json# 可选：LSP 服务器。├── .claude-plugin/# 必需：元数据目录。├── hooks/# 可选：事件钩子。

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