AI大模型应用入门实战与进阶：深入理解Transformer架构_transformer硬件应用

1.背景介绍

AI大模型应用入门实战与进阶：深入理解Transformer架构

作者：禅与计算机程序设计艺术

背景介绍

人工智能技术发展简史

自2010年Google Brain项目首次应用深度学习技术取得成功以来，人工智能技术已经取得了长足的发展。尤其是自2015年AlexNet等模型的成功应用，深度学习技术已经被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。近年来，随着硬件技术的发展，人工智能技术已经进入了商业化应用阶段，并且在金融、医疗保健、制造业等领域都有着广泛的应用。

Transformer架构简史

Transformer架构是由Google在2017年提出的一种新的序列到序列模型，它基于注意力机制，并且在计算效率上有很大的优势。Transformer架构取代了传统的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等序列模型，并且在自然语言生成、翻译、问答等领域取得了非常好的效果。

核心概念与联系

序列到序列模型

序列到序列模型（Sequence-to-Sequence models）是一类用于处理序列数据的人工智能模型。这类模型通常包括两个部分：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器将输入序列转换为固定长度的隐藏状态，解码器根据隐藏状态生成输出序列。

注意力机制

注意力机制（Attentio