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今天我们来了解两个重要概念：Transformer和GPT。Transformer是一种神经网络架构，在自然语言处理领域带来了革命性突破。它的核心创新是自注意力机制，能够更好地处理文本中的长距离依赖关系。GPT则是基于Transformer架构构建的生成式预训练语言模型，具有强大的文本生成和理解能力。
Transformer架构由编码器和解码器两部分组成。编码器负责理解输入序列，解码器负责生成输出序列。其核心创新是自注意力机制，它允许模型在处理每个位置时，同时关注序列中的所有其他位置，从而更好地捕捉长距离依赖关系。这种设计还支持并行计算，大大提高了训练效率。
自注意力机制是Transformer的核心创新。对于输入序列中的每个词，模型会计算它与序列中所有其他词的相关性。具体来说，每个词都会生成查询、键和值三个向量，然后通过计算查询与键的相似度来确定注意力权重，最后对值向量进行加权求和。这种机制让模型能够同时关注序列中的所有位置，有效捕捉长距离依赖关系。
GPT是生成式预训练变换模型的缩写。它基于Transformer的解码器架构，采用自回归的方式生成文本。GPT的训练分为两个阶段：首先在大规模文本数据上进行无监督预训练，学习语言的通用表示；然后在特定任务上进行有监督微调，适应具体应用。这种设计使GPT具备了强大的文本生成和理解能力，在对话、翻译、摘要等任务上表现出色。
总结一下，Transformer是一种革命性的神经网络架构，其核心创新是自注意力机制。GPT则是基于Transformer架构构建的生成式语言模型系列，从GPT-1到GPT-4不断演进，模型规模和能力持续提升。Transformer为GPT提供了强大的架构基础，而GPT的成功也证明了Transformer在自然语言处理领域的巨大潜力。这两者共同推动了现代AI语言模型的快速发展。