比如你说 “给我写一段关于‘秋天的公园’的文案”，Transformer 会通过 “自注意力机制”，把 “秋天”“公园” 这两个词和它学过的 “落叶”“长椅”“夕阳” 等信息关联起来，再通过 “多头注意力” 同时考虑 “场景氛围”“语言风格”“用户需求” 等多个维度 —— 这也是为什么大模型写的内容，会比早期 AI 更连贯、更贴合语境。再问 “这段代码为什么会报错”，它还能帮你排查问题 —— 这不

比如你说 “给我写一段关于‘秋天的公园’的文案”，Transformer 会通过 “自注意力机制”，把 “秋天”“公园” 这两个词和它学过的 “落叶”“长椅”“夕阳” 等信息关联起来，再通过 “多头注意力” 同时考虑 “场景氛围”“语言风格”“用户需求” 等多个维度 —— 这也是为什么大模型写的内容，会比早期 AI 更连贯、更贴合语境。再问 “这段代码为什么会报错”，它还能帮你排查问题 —— 这不

熵（Entropy）：衡量 “数据的不确定性”，熵越高表示数据越混乱，是理解 “语言模型为何能学习语法规则” 的关键；交叉熵（Cross-Entropy）：大模型预训练的核心损失函数，用于衡量 “模型预测分布与真实数据分布的差距”；KL 散度（Kullback-Leibler Divergence）：量化两个概率分布的 “差异程度”，是模型蒸馏、域适应等任务的核心指标。

熵（Entropy）：衡量 “数据的不确定性”，熵越高表示数据越混乱，是理解 “语言模型为何能学习语法规则” 的关键；交叉熵（Cross-Entropy）：大模型预训练的核心损失函数，用于衡量 “模型预测分布与真实数据分布的差距”；KL 散度（Kullback-Leibler Divergence）：量化两个概率分布的 “差异程度”，是模型蒸馏、域适应等任务的核心指标。

从 2017 年到 2024 年，Transformer 用短短 7 年时间重塑了 AI 领域的技术格局。它不仅是一个模型架构，更代表了一种 “以注意力为核心、以预训练为基础、以通用化为目标” 的 AI 设计思想。未来，Transformer 可能会被更先进的架构取代，但它带来的 “聚焦关键信息”“先通用后专用”“跨模态整合” 等思维方式，将持续影响 AI 的发展。