nanoGPT 教程第七篇：融合 QKV 等四项模型改造

作者 sorry355 发布"从零实现 nanoGPT"系列第七篇，对自建字符级 GPT 的 model.py 完成四项改造：将多个注意力头的 Q、K、V 投影合并为融合 QKV 投影，注意力计算改用 PyTorch 的 scaled_dot_product_attention，并加入 Token Embedding 与输出层权重共享、统一参数初始化及残差分支初始权重尺度控制。 作者说明，这些改造不改变 Transformer 的数学结构，但参数组织方式变化使旧版本检查点无法直接加载，需在新目录重新训练，并用因果性测试验证模型仍不读取未来位置信息；改造也并不意味着所有设备上的训练性能都会显著提升。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。