我想学习TRANSFORMER大模型的知识，但是有点看不懂，我需要学习一些什么其他预备知识，才可以更好理解transformer大模型呢？

要更好地理解Transformer大模型，你需要学习以下预备知识：

预备知识概览

• 自然语言处理基础：了解文本的表征方法、序列文本的处理方式14。
• 深度学习原理：掌握基于深度神经网络的语言模型如何处理自然语言14。
• 注意力机制：理解自注意力机制的实现过程和原理2。
• 编码器-解码器架构：熟悉Transformer模型的编码器和解码器堆叠结构1。
• 多头注意力：了解多头注意力如何增强模型对不同上下文信息的捕捉能力12。
• 位置编码：学习位置编码如何使模型能够理解序列中单词的顺序10。
• 前馈网络：理解前馈网络在Transformer模型中的作用1。

学习资源推荐

• Hugging Face Transformers指南：适合初学者，介绍如何使用开源机器学习库6。
• 快速掌握🤗 Transformers：提供使用pipeline()进行推断、加载预训练模型和预处理器的方法9。
• 基础模型详解：深入探讨基础模型的定义、原理和应用17。

通过学习上述预备知识和利用推荐的资源，你将能够逐步深入理解Transformer大模型的工作原理和应用场景。