AI大模型应用入门实战与进阶：Part 7 Transformer模型解析_大模型 transform

1.背景介绍

自从2020年的大模型如GPT-3等开始引起广泛关注，人工智能领域的研究和应用得到了重大推动。在这一波技术创新中，Transformer模型发挥着关键作用。这篇文章将深入探讨Transformer模型的核心概念、算法原理和实例代码，为读者提供一个全面的理解和实践入门。

1.1 大模型的兴起与Transformer的出现

随着计算能力的提升和大规模数据的积累，深度学习模型的规模不断扩大。这些大模型在各种自然语言处理（NLP）、计算机视觉等领域取得了显著的成果，如GPT-3在文本生成、对话系统等方面的表现。这些成果推动了Transformer模型的迅速发展。

Transformer模型由Vaswani等人于2017年提出，主要应用于序列到序列（Seq2Seq）任务，如机器翻译、文本摘要等。它的出现彻底改变了自注意力机制（Self-Attention）在NLP中的应用，并为后续的模型优化和扩展奠定了基础。

1.2 Transformer的核心组成

Transformer模型主要由以下几个核心组成部分：

1. 多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）
2. 位置编码（Positional Encoding）
3. 前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）
4. 层归一化（Laye