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Transformer是现代大模型比如ChatGPT、文心一言等的核心技术框架。它专门用来处理像文字、语言这样有顺序的信息。你可以把它想象成一个特别聪明、特别有效率的阅读器和写作器。
Transformer的核心是注意力机制。它就像人类阅读时一样，能够自动识别句子中最重要的词汇。比如在'我今天要去北京开会'这句话中，'北京'和'开会'会被赋予更高的注意力权重，因为它们包含了最关键的信息。
Transformer采用编码器-解码器架构。编码器负责理解和处理输入信息，把原始文字转换成计算机能理解的内部表示。解码器则根据这个内部表示生成目标输出。这就像一个翻译员，先要完全理解原文的意思，然后再用目标语言准确表达出来。
多头注意力是Transformer的另一个关键创新。它让模型能够从多个不同角度同时理解文本。比如一个注意力头关注语法关系，另一个关注语义理解，第三个关注上下文信息。这就像让多个专家同时分析同一份材料，每个专家都有自己的专长和关注点。
Transformer相比传统方法有三大显著优势。首先是并行处理能力，可以同时处理序列中的所有位置，大大提高了训练速度。其次是更好的长距离依赖理解能力，能够捕捉文本中相距很远的词汇之间的关系。最后是强大的可扩展性，支持训练包含数十亿甚至数千亿参数的大规模模型。正是这些优势，让Transformer成为了ChatGPT、GPT-4、BERT等现代AI系统的核心技术。
Transformer的核心是注意力机制。它就像人类阅读时一样，能够自动识别句子中最重要的词汇。比如在'我今天要去北京开会'这句话中，'北京'和'开会'会被赋予更高的注意力权重，因为它们包含了最关键的信息。
Transformer采用编码器-解码器架构。编码器负责理解和处理输入信息，把原始文字转换成计算机能理解的内部表示。解码器则根据这个内部表示生成目标输出。这就像一个翻译员，先要完全理解原文的意思，然后再用目标语言准确表达出来。
多头注意力是Transformer的另一个关键创新。它让模型能够从多个不同角度同时理解文本。比如一个注意力头关注语法关系，另一个关注语义理解，第三个关注上下文信息。这就像让多个专家同时分析同一份材料，每个专家都有自己的专长和关注点。
Transformer相比传统方法有三大显著优势。首先是并行处理能力，可以同时处理序列中的所有位置，大大提高了训练速度。其次是更好的长距离依赖理解能力，能够捕捉文本中相距很远的词汇之间的关系。最后是强大的可扩展性，支持训练包含数十亿甚至数千亿参数的大规模模型。正是这些优势，让Transformer成为了ChatGPT、GPT-4、BERT等现代AI系统的核心技术。