深度学习中的 Transformer 模型 是一个在自然语言处理（NLP）领域取得革命性成功的架构，其核心创新是完全依赖 自注意力机制（Self-Attention），彻底摒弃了传统循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）中的序列对齐或局部特征提取。

你可能每天都在使用AI，从手机上的语音助手到电商网站的商品推荐，但你知道这些强大的AI系统是由哪些核心要素构建起来的吗？想象一下，要建造一座宏伟的大厦，你需要设计图纸、高质量的材料、合适的工具和强大的机械，一个高效的人工智能系统也是如此。构建人工智能的四大模块包括：算法、数据、硬件和软件，本文将从高层次介绍AI模型中常用的算法部分。

AI（Artificial Intelligence，人工智能）可以理解为让计算机模仿人类智能的一种技术。它通过算法和大量数据，让机器能够完成原本只有人类才能做的事情。

人工智能经历了数个发展阶段：匮乏与繁荣、怀疑与乐观，以及二次AI寒冬，并于21世纪最终踏上了**指数级增长**的道路。

在AI世界中，一种独特的机器智能变体正在迅速渗透到软件应用和主流用途中，它就是生成式人工智能。不同于以往只做“选择题”和“判断题”的 AI，生成式人工智能开始尝试做“问答题”和“作文题”，它不再仅仅满足于分析现有的数据，而是开始创造。

高性能硬件是人工智能的基石，尤其是在机器学习和深度学习领域，海量数据是常态。从充当计算机大脑的中央处理器 (CPU) 到加速计算的图形处理器 (GPU)，硬件的作用是提供处理和运行复杂数据算法所需的原始能力。

循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类专门针对**序列数据（文本、语音、时间序列等）设计的深度学习模型。其核心创新在于引入隐藏状态（Hidden State）** ，使它能够“记忆”序列历史信息并传递到当前决策，从而天然捕捉数据中的时序依赖关系，这是传统神经网络（MLP）和卷积神经网络（CNN）无法高效实现的核心功能。

机器学习（Machie Learning）是人工智能的一个子集，而深度学习（Deep Learning）又是机器学习的一个子集。近些年人工智能领域的技术突破，实际上是来自其核心的"深度学习"技术突破，本文将带你了解深度学习的本质、它所依赖的神经网络结构，以及当今驱动AI革命的三大核心模型。

AI 软件的范围很广，从用于编写算法的各种编程语言（如 Python 和 R），到提供用于创建和训练预测模型的预构建函数的专用库（如TensorFlow、PyTorch 和 Keras）。

高性能硬件是人工智能的基石，尤其是在机器学习和深度学习领域，海量数据是常态。从充当计算机大脑的中央处理器 (CPU) 到加速计算的图形处理器 (GPU)，硬件的作用是提供处理和运行复杂数据算法所需的原始能力。