为什么大语言模型都基于Transformer架构？

大语言模型主要采用Transformer架构，因为它能有效克服RNN和LSTM等先前模型的关键限制，在大规模场景下实现卓越性能。其设计支持并行化处理，并能有效建模长程依赖关系。

Transformer的核心创新是自注意力机制。它允许序列中的每个词直接与其他所有词建立关联，克服了RNN的顺序处理瓶颈，无论距离多远都能捕获复杂的上下文关系。此外，该架构的非递归特性使训练过程可以大规模并行化，极大加速了在现代硬件上的学习效率。其可扩展性支持跨数十亿参数的稳定学习。最终，编码器-解码器结构提供了固有的灵活性，可轻松适应文本生成、翻译和理解等多种任务。

Transformer的能力直接推动了实用且强大的大语言模型的诞生。其高效性使训练超大规模模型成为可能，而其理解复杂上下文的能力则带来了类人文本生成和高级推理能力。这一基础架构在各类自然语言处理应用和行业中推动了最先进的性能表现。