大模型的飞速发展，不仅推动了生成式AI的进步，也为各行各业带来了前所未有的变革。而大模型之所以能够取得如此成就，核心在于Transformer架构作为其支撑力量发挥了至关重要的作用。

Transformer具有哪些优势？

Transformer是一种广泛应用于自然语言处理（NLP）中的深度学习模型，通过引入注意力机制（Attention Mechanism），能够高效地处理输入信息，并在长序列中保持信息的流动。

据悉，Transformer于2017年在论文《Attention is All You Need》中首次引入，此后成为深度学习模型的首选架构，为OpenAl的 GPT、Meta的Llama和谷歌的Gemini等文本生成模型提供支持。除了文本，Transformer还应用于音频生成、图像识别、蛋白质结构预测，甚至游戏等众多领域，这主要归功于几个关键因素：

第一，长上下文

注意力机制可以将输入序列中的所有令牌相互比较。因此，整个输入中的信息将被记录并用于生成输出。相比之下，循环神经网络（RNN）会忘记较旧的信息，卷积神经网络（CNN）只能使用靠近每个令牌的信息。这就是为什么可以上传数百页内容给大模型聊天机器人，询问其中任何一页的问题，并获得准确回应的原因。RNN和CNN缺乏长上下文是Transformer在任务中击败它们的最大原因。

第二，并行性

Transformer中的注意力机制可以在输入序列中的所有令牌上并行执行。这与RNN顺序处理令牌不同。因此，Transformer可以更快地训练和部署，为用户提供更快地响应。这种并行处理能力显著提高了Transformer相对于RNNs的效率。

第三，可扩展性

研究人员不断增加Transformer的规模和使用来训练它们的数据量。Transformer模型越大，它能理解和生成的文本就越复杂和细致，例如，GPT-3有1750亿个参数，而GPT-4超过1万亿个。与构建一个包含10亿参数的模型相比，扩大Transformer的规模至一个拥有100亿参数的模型，并不会显著增加所需的时间。这种可扩展性使得Transformer成为各种高级应用的强大工具。

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