为什么大模型都采用 Transformer 结构？

大语言模型主要采用 Transformer 结构，因为它高效地克服了以往架构的关键限制。其核心创新——自注意力——直接解决了理解序列中长距离依赖的挑战，这是复杂语言理解和生成的关键要求。

该架构之所以出色，在于其在输入文本中对跨越大范围距离的依赖关系建模的卓越能力。关键在于，它支持训练过程中的大规模并行化，与 RNN 等顺序处理的前身相比，在现代硬件上显著加速了模型开发。其可扩展性允许大幅增加参数数量和模型深度以捕获复杂的语言模式。统一的处理块为大规模预训练以及在不同任务上的后续微调提供了稳定而灵活的基础。

Transformer 的有效性支撑了在自然语言处理、计算机视觉和多模态系统中推动最先进成果的革命性模型。其可扩展性、可并行化设计和强大的上下文处理能力支持前所未有的模型规模和能力，推动了机器翻译、问答和内容创作等领域的突破，从根本上重塑了 AI 格局。