【日积月累】 本文详细探讨了各种注意力机制的计算过程及其应用，强调了注意力机制在深度学习中的重要性。通过选择性关注重要信息，注意力机制有效提升了神经网络在处理长距离依赖和复杂任务时的性能。文章介绍了聚焦式注意力、显著性注意力等多种类型，并分析了自注意力模型和Transformer架构在NLP中的应用，尤其是在GPT和BERT等预训练模型中的表现。多头注意力通过并行机制增强了模型的表达能力，成为提升效率的关键技术。

【日积月累】 本文聚焦大语言模型技术 Large Language Model，简称LLM，详述其基于深度学习利用海量文本经预训练与微调掌握语言规律的原理，介绍 Transformer 架构及训练机制；梳理从萌芽至爆发增长各阶段历程；展现内容创作、客服、开发等多领域应用；剖析数据、可解释性、伦理等挑战；展望架构、效率、应用拓展及协同发展趋势，全面解读该技术现状与未来走向