Transformer
技术原理Transformer Architecture
简明定义
Transformer是2017年由Google提出的深度学习架构，通过自注意力机制并行处理序列数据，取代了传统的RNN/LSTM。它是GPT、Claude、Gemini等所有现代大语言模型的底层基础，被认为是AI史上最重要的架构创新之一。
深入理解
Transformer架构的核心创新是自注意力机制（Self-Attention），它允许模型在处理序列中的每个位置时，动态地关注序列中所有其他位置的信息，而不像RNN那样需要按顺序逐步处理。
这种并行化的处理方式带来了两大优势：1）训练速度大幅提升，可以在大规模数据上高效训练；2）模型能更好地捕捉长距离依赖关系，理解文本中远隔千里的上下文关联。
Transformer架构主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成。GPT系列只使用了解码器部分，BERT只使用了编码器，而T5等模型则使用完整的编码器-解码器结构。
实际应用
GPT系列
使用Transformer的解码器部分，专注于文本生成
BERT
使用Transformer的编码器部分，擅长文本理解和分类
Vision Transformer
Transformer应用于图像识别领域，将图像切分为patch处理