Transformer 在大型模型中扮演什么角色？
Transformer 架构作为现代大语言模型的基础骨干，通过其自注意力机制实现对顺序数据的高效处理。它取代了旧的循环神经网络（RNN）成为主导范式。
其关键创新是自注意力机制，允许模型同时权衡输入序列不同部分的重要性。这实现了并行计算和对长距离依赖关系的高效学习，有效扩展以处理海量数据集和参数。Transformer 在 NLP 任务中是通用的，并越来越多地用于视觉和音频等其他模态。架构的可扩展性使其对于构建大型模型至关重要。
Transformer 构成了 GPT 系列、BERT 和 T5 等几乎所有最先进 LLM 的核心。它们驱动了机器翻译、文本生成、摘要、问答和智能客服等应用。它们捕获复杂上下文模式的能力推动了对话式 AI 和多模态系统的进步，为具有广泛现实效用的生成式 AI 工具提供了基础支撑。
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