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从零学习大模型(1)——Transformer架构:原理、演进与AI领域的颠覆性影响
摘要:2017年谷歌提出的Transformer架构彻底革新了自然语言处理领域。其核心创新在于完全基于注意力机制,解决了传统RNN的并行计算缺陷和长距离依赖问题,通过多头自注意力和编解码器结构实现高效语义建模。Transformer的并行处理能力使训练速度提升10-100倍,且能精准捕捉长文本关联。该架构催生了BERT、GPT等里程碑模型,推动AI进入预训练时代。尽管存在计算成本高、可解释性弱等局

到底了