AI大模型是如今最火爆的技术，而AI大模型都是基于Transformer@mikechen

Transformer为什么如此重要？

如今，几乎所有主流AI模型（ChatGPT、ClaudeCode、DeepSeek…等等），都基于Transformer、或其变体。

2017：“Transformer”诞生，Attention Is All You Need，彻底取代 RNN。

“Transformer”：就像蒸汽机之于工业革命，这是革命性时刻。

奠定了现代大语言模型（LLM）、多模态模型的基础。

可以这样说，没有 Transformer，就没有今天的大模型时代。

 

Transformer到底是什么？

Transformer 本质上是：一种处理序列数据的神经网络架构。

核心目标：

让 AI “理解上下文关系”。

例如：

“苹果很好吃”
“苹果发布了新手机”

Transformer 能理解：

两个“苹果”含义不同

因为：

它会分析：上下文之间的关系。

RNN 为什么不行？

RNN：必须一个词一个词计算。

例如：

我 → 爱 → 学 → AI；

必须：前一个算完，后一个才能算。

导致：训练极慢。

而且，长距离记忆差，例如：

“我昨天在北京买的苹果手机很好用”

RNN 到后面：已经忘了前面的“苹果”。

所以，Transformer 提出：

Attention Is All You Need

即：不再按顺序记忆，而是直接看全局关系。

这就是：Attention（注意力机制）。

 

Attention（注意力机制）

理解了Transformer ，这个时候就明白了Attention（注意力机制）的重要性。

我们再看来看：Attention 到底是怎么工作的？

例如：

“我喜欢吃苹果”

计算：

“苹果”、与“喜欢”、关系强。

而与：“我”、关系弱。

核心思想：理解了，计算词与词之间的重要程度，

本质：找到最相关的信息。

总之，Transformer 本质：一种基于 Attention 的序列建模架构。

真正革命性的地方：让 AI 能大规模理解上下文。