第二章：AI大模型的基本原理2.3 AI大模型的关键技术2.3.1 Transformer_ai大模型算法 csdn

1.背景介绍

1. 背景介绍

在过去的几年里，人工智能（AI）技术的发展取得了显著的进展，尤其是在自然语言处理（NLP）领域。这一进展的关键所在是大型模型的诞生，如BERT、GPT-3和Transformer等。这些模型通过大量的训练数据和高性能计算资源，实现了令人印象深刻的性能提升。本文将深入探讨Transformer算法的基本原理、关键技术和实际应用场景。

2. 核心概念与联系

Transformer是一种深度学习模型，主要应用于序列到序列（Seq2Seq）和序列到向量（Seq2Vec）的任务，如机器翻译、文本摘要和文本生成等。它的核心概念包括：

• 自注意力机制（Self-Attention）：这是Transformer的核心组成部分，用于计算序列中每个位置的关注度，从而捕捉序列中的长距离依赖关系。
• 位置编码（Positional Encoding）：由于自注意力机制无法捕捉到序列中的位置信息，因此需要通过位置编码来引入位置信息。
• 多头注意力（Multi-Head Attention）：为了提高模型的表达能力，Transformer引入了多头注意力机制，即同时计算多个子注意力机制。
• 层ORMAL化（Layer Normalization）：Transformer采用层ORMAL化技术，以提高模型的训练速度和稳定性。