Transformer 蓝图：Transformer 神经网络架构的整体指南

Transformer 蓝图：Transformer 神经网络架构的整体指南

深入探讨了Transformer神经网络架构，该架构在2017年的一篇名为“Attention is All You Need”的著名论文中首次提出，讨论了它的应用、影响、挑战和未来发展方向。Transformer模型作为一种神经网络架构，最初用于神经机器翻译，但后来证明它具有更广泛的适用性，扩展到自然语言处理以外的领域，并确立其作为一种通用的神经网络架构。本文将深入解析Transformer模型的核心，从注意力机制到编码器-解码器结构，全面探索每个关键组成部分。除了基础层面的讨论，我们还将探索利用Transformer模型的大型语言模型的设计特点和功能。