Transformer架构的简要解析
Transformer架构自2017年提出以来,彻底革新了人工智能领域,广泛应用于自然语言处理、语音识别等任务。其核心创新在于自注意力机制,通过计算序列中任意两个位置的相关性,打破了传统循环神经网络的序列依赖限制,实现了高效并行化与长距离依赖建模。该架构由编码器和解码器组成,结合多头注意力、位置编码、前馈网络等模块,大幅提升了模型表达能力与训练效率。从BERT到GPT系列,几乎所有现代大语言模型均基于Transformer构建,成为深度学习时代的关键技术突破之一。