Transformer 是当今大语言模型（GPT、BERT、T5 等）的基础架构，由 Google 在 2017 年论文 “Attention Is All You Need” 中提出。它彻底抛弃了 RNN 的递归结构，仅依靠注意力机制实现序列建模，在效果和效率上都带来了革命性突破。

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大语言模型（LLM）的训练与部署，是一个横跨数据工程、分布式系统、GPU 架构、强化学习、推理服务等多个领域的综合工程。本文把从原始数据到线上推理的完整技术栈梳理清楚，让你对"模型是如何炼成的、又是如何跑起来的"有一个系统性认知。