Transformer：改变世界的架构

Transformer 是 2017 年 Google 论文《Attention is All You Need》提出的架构。它完全基于注意力机制，抛弃了传统循环结构，凭借并行训练优势成为大模型时代的事实标准。

Transformer 的成功是工程与时代共同造就的：架构本身优雅，加上 GPU 普及和互联网数据爆发，三者缺一不可。它提醒我们，改变世界的技术往往不是最“先进”的，而是最契合当下约束条件的。

## 核心要点

图片来源：Openverse / 紅色死神（https://www.flickr.com/photos/8873441@N06/53365181826）

1. GPT、BERT、Claude、Gemini 等主流模型都基于 Transformer。

2. 它把序列建模从串行变并行，完美匹配 GPU 的计算特性。

3. 编码器-解码器结构可拆分使用：BERT 只用编码器，GPT 只用解码器。

4. 新架构（Mamba、RWKV）试图挑战它，但生态优势仍然巨大。

图片来源：Openverse / demola.fi（https://www.flickr.com/photos/39824766@N02/5047331368）

## 写在最后

以上是关于「Transformer」的科普介绍。人工智能正在快速发展，相关概念和方法也在不断演进。希望本文能帮你建立对这一主题的基本认识。