【ChatGPT】ChatGPT 背后的核心技术：Transformer——Attention is all your need_因果推断与机器学习必知chatgpt背后的技术百度百科-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/universsky2015/article/details/129849234

本文深入探讨了ChatGPT背后的Transformer模型，该模型源于2017年的《Attention is all you need》论文。Transformer通过Attention机制解决了传统RNN在处理长序列时的效率问题，现已成为AI领域的主流算法。文章介绍了Transformer的编码、定位和自注意力机制，以及其在自然语言处理中的应用和影响，揭示了科研、工程和数据在AI发展中的重要角色。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

缘起

输入几个简单的关键词，AI能帮你生成一篇短篇小说甚至是专业论文。作为上知天文下知地理对话语言模型，最近大火的ChatGPT在邮件撰写、视频脚本、文本翻译、代码编写等任务上强大表现，让埃隆·马斯克都声称感受到了AI的“危险”。

最近大火的ChatGPT的计算逻辑来自于一个算法名字叫Transformer。它来源于2017年的一篇科研论文《Attention is all your need》。本来这篇论文是聚焦在自然语言处理领域，但由于其出色的解释性和计算性能开始广泛地使用在AI各个领域，成为最近几年最流行的AI算法模型，无论是这篇论文还是Transformer模型，都是当今AI科技发展的一个缩影。

这也是我想在这里给大家分析这篇文章的核心要点和主要创新的初衷。

但我非AI（数学，计算机）专业，只是梳理并分享自己学习的体会和思考，与大家一起讨论，欢迎各位多提宝贵意见；所述并不专业，各位大牛可以绕行。

从Transformer提出到“大规模预训练模型”GPT（Generative Pre-Training）的诞生，再到GPT2的迭代标志Open AI成为营利性公司，以及GPT3和ChatGPT的“出圈”；再看产业界，第四范式涉及到多个重要领域比如生物医疗，智能制造纷纷有以Transformer落地的技术产生。在这个浪潮下，我的思考是：

一是，未来很长一段时间在智能化领域，我们都将经历“科研、算力、基础架构、工程、数据、解决方案”这个循环的快速迭代；流动性、创新性短期不会稳定下来，而是会越来越强。