“大家可以把它理解成一个信息检索系统。当前这个单词是‘查询者’（query），它要去问句子里的所有单词（作为Key），‘嘿，你跟我有多相关？’。通过计算query和每个Key的点积，就能得到一个‘相关度’，也就是注意力分数。然后，我们用这个分数，去对所有单词的‘真实信息’（Vae）进行加权求和。这样，模型就得到了一个融合了全局上下文信息的新表示。”
逻辑清晰，简单粗暴，又充满了数学上的美感。
整个会议室鸦雀无声，只剩下粗重的呼吸声。他们看着白板上那简洁的qKV模型图，感觉自己过去几个月熬夜画出的那些复杂到堪比迷宫的架构图，简直就是一堆工业垃圾。
“我们……我们简直是在用算盘挑战计算机……”一位老教授捂着脸，发出一声痛苦的呻吟。
严树隆更是哭笑不得，他指着墙角一堆报废的硬盘，对陈启明“诉苦”：“启明同学，你是不知道啊！我们为了解决RNN的梯度消失问题，搞了个十八层的嵌套记忆网络，结果模型跑了三天，显卡烧了两块，最后生成的句子是‘你好你好你好你好……’，它复读机了！”
全场响起一阵善意的哄笑，冲淡了刚才的尴尬。
陈启明也笑了：“严院士，你们的方向没错，只是工具选错了。现在，我们有了正确的工具。”
他后退一步，在白板的最顶端，用马克笔重重地写下了这个即将改变世界的词：
“transforr”
“以自注意力机制为核心，再辅以多头注意力（ulti-head Attention）让模型能从不同角度理解上下文，加上位置编码（positional Eng）告诉模型单词的顺序。把这些模块堆叠起来，就构成了transforr的基本骨架。”
“这就是大语言模型的盘古之躯。”
说完，他看了一眼墙上的时钟，然后走向会议室的主控电脑。
“理论说完了，我给大家演示一下核心代码。不然，今天可能就讲不完了。”
在所有人惊愕的目光中，陈启明坐在了电脑前，十指在键盘上化作了一片幻影。
没有思考，没有停顿，一行行简洁而高效的python代码，如同溪流般在巨大的投影幕布上倾泻而出。
css SelfAttention(nn.odule):
……
他甚至用上了爱因斯坦求和约定（esu）这种最高效、也最晦涩的写法，来处理复杂的张量运算。
在场的博士生和研究员们，看得眼珠子都快掉出来了。他们写一个功能模块，需要反复查阅数学资料和文档，调试半天。而陈启明，像是在写一篇白话文，信手拈来，而且代码优雅得像一首诗。
更离谱的是，陈启明的手速极快，快到出现残影。
不到十分钟。
一个完整的、可运行的、带有掩码功能的多头自注意力模块，赫然出现在屏幕上。
陈启明敲下最后一个回车，从椅子上站起来，拍了拍手。
“好了，这就是大语言模型的‘发动机’。各位前辈，接下来的‘造车’工作，就交给你们了。”
整个会议室，死一般的寂静。
良久。