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。 …

01. Transformer：像“万能翻译官”的神经网络. Transformer 是当今AI大模型（如ChatGPT）的核心架构，最初用于机器翻译，核心是自注意力机制（Self-Attention），能同时分析句子中所有词 …

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 是模型结构，和 CNN/RNN/GNN 这些是并列的。 VAE/GAN 是生成模型的范式，讲的是如何训练出可以从中采样的模型。

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 …

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只是现阶段和GPU的计算模型最匹配，所以他最突出. 如果未来有比GPU更好的计算硬件，显然也会有一种更贴合硬件的模型架构脱颖而出. 就计算效率和效果来说，RWKV都不弱 …