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
在深度学习的发展历程中,2017 年谷歌团队发表的《Attention Is All You Need》论文具有里程碑意义 —— 该论文提出的 Transformer 架构,彻底改变了自然语言处理(NLP)乃至人工智能领域的技术路径。与传统循环神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN)不同,Transformer 以 “注意力机制” 为核心,实现了并行化计算与长序列依赖建模的双重突破,成为当前所有大型语言模型(如 GPT、BERT)的基础架构。本文将从技术原理、架构设计、演进历程及应用价值四个维度,系统解析这一革命性模型。