变革AI的基石：从LSTM到Transformer的突破之旅

最新推荐文章于 2025-12-22 22:11:53 发布

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#人工智能 #lstm #transformer #Y Combinator #RNNs #chatgpt

在当今的人工智能领域，无论是ChatGPT、Claude、Gemini还是Grok，几乎所有最先进的AI系统都建立在同一基础模型架构之上，那就是Transformer。Transformer的出现标志着现代AI时代的开启。这段视频深入探讨了Transformer架构的起源，以及AI突破发生的历史进程，从早期的循环神经网络（RNNs）到注意力机制，最终揭示了2017年那篇著名论文《Attention Is All You Need》背后的关键发展。

一、早期挑战：序列理解与梯度消失

早期AI研究的核心挑战之一是让神经网络理解序列，尤其是自然语言，因为词语的含义取决于其前后文，理解整个句子需要维护跨越多个词语的上下文信息。早期的前馈神经网络（Feed-forward neural networks）只能孤立地处理每个输入，无法理解上下文。

为解决这一问题，研究人员开发了循环神经网络（RNNs）。RNN按顺序迭代处理输入，并在每一步将前一步的输出作为额外输入消耗。然而，这种架构在反向传播过程中面临一个严重的问题：梯度消失。随着序列变长，早期输入的梯度信号在经过多次矩阵乘法后会衰减到接近零，导致网络对序列早期信息的学习影响越来越小。