Transformer 架构：大模型时代的基石

Transformer 用注意力机制完全取代了循环结构，让序列建模可以全并行计算。2017 年的一篇论文把它带到世界面前，此后几乎所有大模型都建立在它之上。

Transformer 的名字本身就是一个预言：它真的“变革”了整个技术格局。一个论文里提出的架构，在七年内重塑了从搜索到编程到创作的几乎所有软件形态，这在技术史上大概只有互联网本身能与之相比。

## 核心要点

图片来源：Openverse / Nicodemus♐（https://www.flickr.com/photos/47340454@N06/40864257384）

1. 编码器负责理解输入，解码器负责生成输出，GPT 只用解码器。

2. 全并行计算让它能充分利用 GPU，训练效率远超 RNN。

3. 位置编码弥补了丢失序列顺序的问题。

4. 它的成功是算法、算力、数据三者共振的结果。

图片来源：Openverse / Dean Meyers（https://www.flickr.com/photos/36363318@N04/15359843282）

## 写在最后

以上是关于「Transformer 架构」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。