现代大语言模型组件

本文件将在 Transformer Lesson 2 学习过程中逐步完成。

计划内容：

1. RMSNorm
2. RoPE
3. MHA / MQA / GQA
4. KV Cache
5. 自回归推理中的 Attention
6. SwiGLU
7. 现代 Decoder-only Transformer Block
8. 与 Qwen / Llama 架构的联系
9. 与 vLLM 推理系统的联系

原则：

不提前记录尚未真正理解的结论。

所有学习状态与 Confidence 只维护在：

00_Roadmap/progress.md

随着实际学习逐节完善。