Transformer 是什么？为什么大模型几乎都建立在它上面
Transformer 是一种神经网络架构。它之所以重要，不是因为名字响，而是因为它把“并行处理”和“上下文建模”这两件事做得很好。今天你看到的大多数大语言模型，本质上都离不开它或它的变体。 在 Transformer 之前，很多模型更依赖循环结构，一步一步读文本，速度慢，长距离依赖也容易掉链子。T...
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Transformer 是一种神经网络架构。它之所以重要，不是因为名字响，而是因为它把“并行处理”和“上下文建模”这两件事做得很好。今天你看到的大多数大语言模型，本质上都离不开它或它的变体。 在 Transformer 之前，很多模型更依赖循环结构，一步一步读文本，速度慢，长距离依赖也容易掉链子。T...
注意力机制，简单说就是让模型在处理信息时学会“看重点”。人读一段话时不会平均看每个字，模型也一样：它会根据当前任务，给不同词或片段分配不同权重。权重高的内容更容易影响结果，权重低的内容就像背景噪音。 这也是为什么注意力机制一出现，大模型的效果就明显变了。以前的模型更像按顺序硬读，读到后面经常忘前面；...