AI 基础知识从 0.5 到 0.6—— Transformer 架构为何能统治AI领域？

AI 基础知识从 0.5 到 0.6—— Transformer 架构为何能统治 AI 领域？

摘要

Transformer凭借自注意力机制，彻底革新了序列建模。它摒弃RNN的串行处理，实现了并行计算，大幅提升效率。通过多头注意力，Transformer能同时捕捉序列中各元素的复杂关系，解决了长距离依赖问题。其编码器-解码器架构在NLP、CV等领域大放异彩，成为GPT、BERT等大模型的基石，展现了强大的通用性和扩展潜能。