AI什么是Transformer架构

一、大模型为什么使用Transformer架构？

1. 高效的并行计算能力：Transformer模型采用自注意力机制，允许模型同时处理整个序列，而不是像传统RNN那样逐个处理（数据依赖上一次结果的返回），这显著提高了计算效率和训练速度
2. 强大的表示能力：Transformer能够捕捉输入数据的全局信息，具有强大的表示能力
3. 适应长序列数据：与传统的RNN和LSTM相比，Transformer通过自注意力机制有效处理长序列数据
4. 良好的可扩展性：Transformer模型可以轻松扩展到更大的模型，如GPT-3和BERT，这些大模型在多种NLP任务中表现出色。（基于Transformer模型拓展更多更好的模型、参考”羊驼“大模型基于开源基础模型LLM）
5. 突破了RNN模型的限制：Transformer不需要按顺序逐步处理输入序列，而是可以并行地处理整个序列，这使得模型在处理长序列时具有更高的效率和性能（GPU并行处理，速度更快）
6. 位置编码的引入：Transformer需要一种方式来表示序列中元素的相对或绝对位置关系，位置编码（Position Embedding）就是该文提出的方案，这对于模型理解序列中的位置信息至关重要（上下文的理解能力）

二、什么是Transformers？

定义：Transformer 是一种基于自注意力机制的深度学习模型架构，是一种在自然语言处理和其他序列到序列任务中广泛使用的深度学习模型