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”目前已经进入到了多模态领域，比如音频与视觉，甚至数学公式、代码编程等领域，著名的Stable Diffusion 中也用到了“Transformer”。可以说，所有生成式人工智能领域的大 …

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 …

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。 …

transformer和cnn最大的区别在于，分块局部信息提取，再加全局特征提取。 缺点是，局部信息提取相对粗燥；优点是更好的全局性。 在实践中，metatransformer曾经做过实验，一种混合结 …

transformer 是我这个大目标的第一步，踩了许多的坑。 从一开始的直接手写，到最后的先使用 pytorch 官方 transformer 库实现功能，再替换核心代码；从一开始计划的自己准备数据，训练 …

Transformer按在机器翻译中原意可以翻译为变形器或变换器。 但随着Transformer的普及，它已经成为一类以 自注意力 为主要部件的特定模型，其原本在机器翻译中的内涵变得不再重要，翻 …