Jan 21, 2025 · 网络上关于Transformer的解析文章非常大，但本文将力求用浅显易懂的语言，为大家深入解析Transformer的技术内核。 前言 Transformer是谷歌在2017年的论文《Attention Is …

Transformer 与 RNN 不同，可以比较好地并行训练。 Transformer 本身是不能利用单词的顺序信息的，因此需要在输入中添加位置 Embedding，否则 Transformer 就是一个词袋模型了。 …

如果说「从浅入深」理解 Transformer，逐渐要到深的那部分，答案肯定短不了，希望你有耐心看完。我认为分三步： 第一步，了解 Transformer 出现之前的几个主流语言模型，包括 N 元文 …

Transformer 与 RNN 不同，可以比较好地并行训练。 Transformer 本身是不能利用单词的顺序信息的，因此需要在输入中添加位置 Embedding，否则 Transformer 就是一个词袋模型了。 …

Transformer 与 RNN 不同，可以比较好地并行训练。 Transformer 本身是不能利用单词的顺序信息的，因此需要在输入中添加位置 Embedding，否则 Transformer 就是一个词袋模型了。 …

Apr 8, 2025 · 上图是Transformer的一个网络结构图，Bert的网络结构类似于Transformer的Encoder部分，而GPT类似于Transformer的Decoder部分。单从网络的组成部分的结构上来 …

Transformer-XL：Transformer-XL[1] 提出了一种特殊的架构，相比常规 Transformer 能够在不破坏时间连贯性的情况下，使其能够学习超过固定的长度的依赖，这使得它可以利用当前的输入轨 …

这里简单介绍一下关于Transformer并行计算要点，以便大概了解。 1、并行计算，就是多个计算任务同时进行，特点是速度快。 和它相对的是串行计算，即一个计算任务完成了，才能进行下 …

Transformer 与 RNN 不同，可以比较好地并行训练。 Transformer 本身是不能利用单词的顺序信息的，因此需要在输入中添加位置 Embedding，否则 Transformer 就是一个词袋模型了。 …

Transformer 与 RNN 不同，可以比较好地并行训练。 Transformer 本身是不能利用单词的顺序信息的，因此需要在输入中添加位置 Embedding，否则 Transformer 就是一个词袋模型了。 …