建议按这 4 步读
用一条路线读懂模型结构、注意力、训练、推理和产品成本。
这章不要按术语字母表读。按“一个模型怎么从训练到回答”的顺序读，会少绕很多路。
第 1 步：先看整条链路
读：先抓住整条链路
先建立一个粗模型：文本进入模型，经过 token、embedding、Transformer、参数计算，最后生成输出。你不用记住每个公式，但要知道这些词在同一条链路上，不是互相独立的名词。
读完要能回答：
- 输入文本进入模型后大概发生了什么？
- 参数、结构、训练数据各自扮演什么角色？
- 为什么“模型会说话”不等于“模型有事实库”？
第 2 步：再看模型结构
这里要分清大类和具体路线：神经网络是大类，Transformer 是今天大模型常用的架构，LLM 是建立在这些技术上的成品模型。
读完要能避免这类混乱：
- 把 Transformer 当成所有 AI；
- 把参数当成可编辑知识库；
- 把模型架构当成完整产品系统。
第 3 步：理解注意力机制
读：注意力为什么关键
注意力不是“模型像人一样专注”，而是计算当前位置应该参考哪些上下文位置。它解释了为什么 Transformer 擅长处理文本、代码和长上下文关系。
读完要能回答：
- Attention 解决的是什么计算问题？
- 为什么它和 Transformer 经常一起出现？
- 为什么有注意力机制不等于模型真的理解世界？
第 4 步：区分训练和推理
训练会改参数，推理通常不改参数。这个区别会影响你判断一个 AI 系统该怎么修。
读完要能判断：
- 什么时候该更新知识库，而不是重新训练；
- 什么时候该改提示词，而不是换模型；
- 为什么上线后的主要压力常常是延迟、并发和 token 成本。
最后再读两页补边界
- 为什么要懂模型和训练机制：把术语落回产品判断。
- 最容易混淆的 4 组关系：专门拆容易混在一起的概念。
如果你只想快速建立判断力，读完这 6 页就够了。公式和论文可以以后再补。