ChatGPT技术基石之Transformer技术的简介（简单易懂）_chatgpt的基础—

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Transformer作为一种深度学习架构，以其独特的注意力机制颠覆了RNN和LSTM在NLP中的地位，演化出BERT、GPT-3等模型。DeepSpeedChat的开源加速了大规模参数模型的训练，推动ChatGPT生态的发展，尽管当前仍面临安全和隐私挑战。

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作为当下最先进的深度学习架构之一，Transformer被广泛应用于自然语言处理领域，它不但替代了以前流行的循环神经网络RNN和长短期记忆网络LSTM，并且以它为基础衍生出了诸如BERT、GPT-3、T5等著名架构，下面对它的原理进行讲解

Transformer简介
循环神经网络和长短期记忆网络已经广泛应用于时序任务，比如文本预测，机器翻译，文章生成等等，然而它们面临的一大问题就是如何记录长期依赖

为了解决这个问题，一个名为Transformer的新架构应运而生，从那以后，Transformer被应用到多个自然语言处理方向，到目前位置还未有新的架构能够将其替代，可以说它的出现是自然语言处理领域的突破，并为新的革命性架构打下了理论基础

Transformer完全依赖于注意力机制，并摒弃了循环，它使用的是一种特殊的注意力机制，称为自注意力

让我们通过一个文本翻译实例来了解Transformer是如何工作的，Transformer由编码器和解码器两部分组成，首先向编码器输入一句话，让其学习这句话的特征（特征可以有多种表示形式，它既可以为单一数值，也可以为向量或者矩阵）再将特征作为输入传输给解码器，最后此特出会通过解码器生成输出句子

假设我们需要将一个句子从英文翻译为法文，如下图所示，首先我们需要将这个英文句子输入进去编码器，编码器将提取英文句子的特征并提供给解码器，最后解码器通过特征完成法文句子的翻译

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卓越扩展性：能够支持训练拥有数千亿参数的模型，并在多节点多 GPU 系统上展现出卓越的扩展性。因此，即使是一个拥有 130 亿参数的模型，也只需 1.25 小时就能完成训练。而对于拥1750亿参数的模型，使用Deep Speed Chat进行训练也只需不到一天的时间。

注意：在Azure上训练时由于GPU不同，所以训练时间和费用也各不相同。

全民ChatGPT时代来了

做个不太恰当的比喻，微软此次开源Deep Speed Chat就像当年的互联网，为了提升发展速率降低了台式机的价格，使得普通用户也能拥有自己的电脑。

只有参与的用户多了，整个行业生态才能快速壮大发展，所以，微软此次开源对整个ChatGPT生态发展起到了至关重要的推动作用，使得人人都能拥有自己的ChatGPT。

目前，ChatGPT处于初级发展阶段，存在安全隐患、数据隐私、道德等问题。相信随着参与用户的增多，这些难题将会被有效的解决，从而为全球经济发展做出贡

注意：在Azure上训练时由于GPU不同，所以训练时间和费用也各不相同。

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