从Transformer到GPT：大语言模型的架构演进与技术解析
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/an/annotated-transformer 还在为Transformer和GPT的技术差异而困惑？一文带你深入理解这两个改变AI格局的核心架构！
读完本文，你将掌握：
- Transformer的核心工作原理与代码实现
- GPT如何基于Transformer演进发展
- 两者在架构设计上的关键差异
- 实际应用中的选择建议
Transformer：注意力机制的革命性突破
Transformer架构在2017年由Google提出，彻底改变了自然语言处理的格局。其核心创新在于自注意力机制（Self-Attention），允许模型在处理序列时同时关注所有位置的信息。
在the_annotated_transformer.py中，我们可以找到完整的Transformer实现。核心组件包括：
class MultiHeadedAttention(nn.Module):
def __init__(self, h, d_model, dropout=0.1):
super(MultiHeadedAttention, self).__init__()
assert d_model % h == 0
self.d_k = d_model // h
self.h = h
self.linears = clones(nn.Linear(d_model, d_model), 4)
self.attn = None
self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)
GPT：Transformer的解码器进化
GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列基于Transformer的解码器部分进行优化，专注于自回归生成任务。与原始Transformer不同，GPT移除了编码器部分，专注于单向上下文建模。
架构对比表
| 特性 | Transformer | GPT |
|---|---|---|
| 架构类型 | Encoder-Decoder | Decoder-only |
| 注意力机制 | 双向+单向 | 仅单向 |
| 训练目标 | 序列到序列 | 语言建模 |
| 位置编码 | 正弦余弦 | 学习式 |
核心代码实现解析
在项目实现中，Encoder-Decoder架构展示了Transformer的完整流程：
class EncoderDecoder(nn.Module):
def __init__(self, encoder, decoder, src_embed, tgt_embed, generator):
super(EncoderDecoder, self).__init__()
self.encoder = encoder
self.decoder = decoder
self.src_embed = src_embed
self.tgt_embed = tgt_embed
self.generator = generator
实际应用中的选择指南
选择Transformer当：
- 需要处理序列到序列任务（如翻译）
- 输入输出长度可能不同
- 需要双向上下文理解
选择GPT当：
- 专注于文本生成任务
- 需要强大的语言建模能力
- 追求大规模预训练效果
技术演进趋势
从Transformer到GPT的演进体现了AI发展的几个关键方向：
- 架构简化：从复杂到专注
- 规模扩展：参数数量指数级增长
- 训练范式：从监督到自监督学习
总结与展望
Transformer为现代NLP奠定了坚实基础，而GPT则在生成式AI领域开辟了新路径。理解两者的架构差异和演进路径，有助于我们在实际项目中做出更明智的技术选择。
随着技术的不断发展，我们期待看到更多基于这些核心架构的创新应用。无论是保持Transformer的完整性，还是专注于GPT的生成能力，关键在于根据具体需求选择最适合的解决方案。
点赞/收藏/关注三连，下期我们将深入解析BERT与Transformer的技术差异！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
