我们都知道大模型的本质是一个神经网络模型，因此我们学习大模型就是在学习神经网络模型；但了解了很多关于神经网络的理论，但大部分人对神经网络都没有一个清晰的认识，也就是说神经网络到底是什么？它长什么样？
事实上所谓的神经网络本质上就是一个数学模型，里面涉及大量的数学运算；只不过其运算的主要数据类型是——向量，具体表现为多维矩阵。
PyTorch和Transformer
在神经网络的学习研究过程中，有两个东西是绕不过去的；一个是PyTorch神经网络开发框架，另一个就是Transformer神经网络架构。它们两者之间的关系就类似于编程语言和算法之间的关系，PyTorch就是编程语言；而Transformer就是算法。
Transformer即可以通过PyTorch框架实现，也可以通过其它框架实现，比如Tensorflow；PyTorch也可以实现其它的网络架构模型，比如CNN和RNN等。
因此，PyTorch也被称为科学计算框架，原因就在于神经网络的本质就是数学模型，而数学模型就是不停地做科学计算。
如下就是一个简单的使用PyTorch实现的简单神经网络模型，从代码中可以看出，一个神经网络主要由两部分组成，init初始化方法和forward前向传播方法。
import torch
import torch.nn as nn
# 定义简单的神经网络架构
class SimpleNeuralNetwork(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleNeuralNetwork, self).__init__()
self.layer1 = nn.Linear(10, 5) # 输入层10维，输出5维
self.layer2 = nn.Linear(5, 2) # 隐藏层5维，输出2维
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.layer1(x)) # 使用ReLU激活函数
x = self.layer2(x) # 输出层不需要激活函数
return x
# 创建模型实例并输出网络结构
model = SimpleNeuralNetwork()
print(model)在init方法中主要用来初始化一些参数，以及神经网络的网络层；比如Linear就是一个线性神经网络层——也叫做全连接层。
而forward方法就用来做一些科学计算，也就是神经网络模型中的传播算法等。比如上面代码中，就是对目标数据x先使用layer1网络层做一次线性变换，然后再使用relu函数进行激活。之后在使用layer2线性网络做一次线性变换，最终返回变换之后x的值。
在神经网络中，除了输入层与输出层之外；任何一层网络的输入都来自上层网络的输出；而任何一层网络的输出就是下层网络的输入。
所以，神经网络的核心就是：“将现实问题转化为数学问题，通过求解数学问题，从而解决现实问题”。
但是，为什么多维矩阵在经过多层神经网络的多次变换之后，就能够“理解”自然语言，“看懂”图片和视频；这个就是Transformer等神经网络架构需要解决的问题了。
从外面来看，神经网络就是一个黑盒，我们输入一些数据，然后神经网络这个黑盒就能根据某种规则给我们生成一些新的数据；但我们并不知道神经网络中到底发生了什么。
但把这个黑盒打开之后就可以看到，Transformer这个黑盒是由Encoder-Decoder编码器和解码器组成的；而编码器和解码器又由更小的组件组成——比如多头注意力，残差层等组成。
如上图所示就是Transformer论文提供的经典架构图；详细说明了Transformer的编码器和解码器是怎么构成的。
因此，PyTorch和Transformer的关系就是工具和理论的关系；没了工具就无法制造出神经网络，而没有理论神经网络就无法解决实际问题；这里PyTorch就是制造神经网络的工具；而Transformer就是让神经网络能够正常运行的理论。
