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AI大模型开发原理篇-8：Transformer模型

news 来源：原创 2025/5/21 1:05:58

近几年人工智能之所以能迅猛发展，主要是靠2个核心思想：注意力机制Attention Mechanism 和 Transformer模型。本次来浅谈下Transformer模型。

重要性

Transformer模型在自然语言处理领域具有极其重要的地位，为NLP带来了革命性的突破‌。可以说，若没有它，就没有谷歌的BERT，Open AI的ChatGPT 。

为了解决什么问题的？

Transformer模型的提出，主要是为了解决在处理序列数据时，传统神经网络架构（如RNN和LSTM）所面临的几个关键问题。这些问题限制了模型的效率、性能和扩展性。

应用

自然语言处理（NLP）：Transformer在语言模型、机器翻译、文本生成、情感分析、命名实体识别等任务中表现优异。比如，OpenAI的GPT（生成预训练模型）系列和Google的BERT（双向编码器表示变换器）系列都基于Transformer架构。
计算机视觉（CV）：最近，Transformer架构也被引入到计算机视觉领域，像Vision Transformer（ViT）就是一个应用Transformer的图像分类模型，展示了Transformer不仅限于文本数据处理。
生成模型和强化学习：Transformer也被应用于生成模型和强化学习任务，比如DeepMind的AlphaStar（用于星际争霸的AI），它利用了Transformer来处理大规模的游戏策略。

模型扩展与迁移学习

Transformer使得大规模的预训练模型成为可能。通过预训练一个大型的Transformer模型，像GPT、BERT等，可以在许多下游任务中通过微调来快速获得优秀的性能。这种预训练+微调的策略在NLP领域引发了革命，也使得迁移学习成为一种常见的技术。

架构图

该图的学习可以看B站视频：

https://www.bilibili.com/video/BV1nbqqYgE4N?spm_id_from=333.788.player.switch&vd_source=3efce1178eedad1d02f10bde9fac69eb&p=4

总结

Transformer的作用可以总结为：它通过自注意力机制提升了对长程依赖的建模能力，并行化计算大大提高了训练速度，多头注意力增强了信息捕捉能力，而位置编码解决了序列中元素顺序的问题。这些特性让Transformer在自然语言处理、计算机视觉等领域产生了深远的影响，成为了目前许多前沿AI技术的核心架构。

重要性

为了解决什么问题的？

应用

模型扩展与迁移学习

架构图

总结

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