1 从 "蜗牛爬行" 到 "闪电飞驰"：NLP 技术的困境与突破

在大模型 "说话" 之前，AI 处理语言的方式就像蜗牛爬行 —— 缓慢且低效。传统的循环神经网络 (RNN) 和长短期记忆网络 (LSTM) 虽然能处理序列数据，但训练速度慢，难以并行化，尤其是对于长文本的理解能力非常有限。想象一下，当 AI 读到 "西湖的风景很美，我在那里吃了东坡肉，它的味道真是太棒了" 这句话时，根本无法理解 "它" 指的是东坡肉还是西湖的风景。

2017 年，谷歌的一篇论文《Attention Is All You Need》彻底改变了这一局面。他们提出了Transformer 架构，通过自注意力机制，AI 能够高效处理序列数据，捕捉长距离依赖关系和上下文信息。这种架构就像给 AI 装上了 "重点抓取器"，让它能够快速识别句子中的关键信息，理解上下文关联。

图 1《Attention Is All You Need》

Transformer 的核心优势在于并行计算能力。以前的 AI 模型需要按顺序逐个处理单词，就像一个一个地吃豆子，而 Transformer 可以同时处理整个句子，大大提高了训练和推理速度。这一突破为后续大语言模型的发展提供了核心框架，彻底改变了自然语言处理的格局。

2 自注意力机制：让 AI 真正 "理解" 上下文

Transformer 的核心是自注意力机制，它让 AI 能够像人类一样 "抓重点"。当 AI 处理 "昨天在西湖边吃的东坡肉超香" 这句话时，自注意力机制会自动锁定 "昨天（时间）、西湖边（地点）、东坡肉（事物）" 的关联，不用逐字梳理就能理解上下文。

这种机制的工作原理可以简单理解为：AI 在处理每个单词时，会同时关注其他所有单词，并计算它们之间的相关性。例如，当处理 "猫坐在垫子上" 这句话时，"猫" 和 "垫子" 之间的相关性会被加强，从而帮助 AI 更好地理解句子的意思。

Transformer架构主要由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成，适用于序列到序列的任务，如机器翻译。编码器负责将输入序列转换为连续表示，解码器则根据编码器的输出和之前生成的输出生成下一个输出元素。

图 2 Transformer 架构

Transformer架构的提出对深度学习领域产生了深远影响。它不仅在机器翻译任务上取得了显著的性能提升，还为后续大模型技术的发展提供了基础框架。Transformer的并行化特性使得训练更深、更大的模型成为可能，为大规模预训练模型的出现奠定了基础。

然而，Transformer架构也存在一些局限性。首先，自注意力机制的计算复杂度与序列长度的平方成正比，这使得处理长序列时计算量巨大。其次，标准Transformer中的位置编码是固定的，难以适应不同长度的序列。此外，Transformer在训练过程中需要大量的数据和计算资源，这增加了研究和应用的门槛。

为了解决这些问题，研究人员提出了多种改进方案，如引入可学习的位置编码、改进注意力机制以降低计算复杂度、设计更高效的训练方法等。这些改进进一步推动了Transformer架构的发展和应用，为后续GPT、BERT 等一系列革命性大模型的出现创造了条件。