生成式AI和LLM的革命：Transformer架构

近年来，随着一篇名为“Attention is All You Need”论文的出现，自然语言处理（NLP）领域经历了一场巨大的变革。2017年，在谷歌和多伦多大学发表了这篇论文后，Transformer架构出现了。这一架构不仅显著提升了NLP任务的性能，还引发了生成式人工智能能力的爆炸性增长。

Transformer架构的强大之处

Transformer架构的核心优势在于其能够学习句子中所有单词的相关性和上下文，而不仅仅是相邻单词之间的关系。通过应用注意力权重，模型可以学习输入中每个单词与其他单词的相关性，无论它们在输入中的位置如何。这使得模型能够理解句子的整体意义和上下文，从而提高了语言编码的能力。

“The teacher taught the student with the book.”以这句话为例，Transformer架构中，会学习每个单词之间的相关性，并且得到注意力权重。

下图是注意力图，有助于说明每个单词与其他单词之间的注意力权重。