Transformer架构自2017年提出以来，已成为自然语言处理（NLP）领域的核心技术，其核心思想是通过自注意力机制（Self-Attention）和并行计算，突破传统循环神经网络（RNN）在处理长序列数据时的局限性。ChatGPT作为Transformer架构的典型应用，通过大规模预训练和微调，实现了自然语言生成、对话交互等复杂任务。本文将从Transformer架构的原理、核心模块、训练流

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