AI大模型Transformer是什么(看这篇就够了)

AI大模型是目前最火爆的技术，下面我详解AI大模型Transformer@mikechen

AI大模型 Transformer是什么

Transformer： 是现代 AI 大模型的核心算法。

Transformer是 GPT、Llama、Qwen、DeepSeek、Gemini 等几乎所有主流大模型的基石。

它由 Google 在 2017 年的论文 《Attention Is All You Need》 中提出。

彻底抛弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），完全基于自注意力机制（Self-Attention）构建。

相比于曾经统治 NLP 的 LSTM / RNN，Transformer 的颠覆性优势在于。

Transformer 的 Self-Attention 全矩阵并行计算，极大地释放了算力。

可以说，没有 Transformer，就没有今天的大模型时代。

为什么需要Transformer？

传统 NLP 使用的是：

• RNN
• LSTM
• GRU

计算方式如下：

我
 ↓
喜
 ↓
欢
 ↓
学
 ↓
习
 ↓
AI

必须按照顺序，一个词接一个词计算。

① 无法并行

必须等待前一个 Token 计算完成。

GPU 无法充分利用。

例如：

CPU：

A
↓

B
↓

C
↓

D

速度越来越慢。

② 长距离依赖

例如：

小明昨天去了上海……

（中间300个字）

他今天回北京了。

RNN 很容易忘记：

他 = 小明

距离越远，记忆越差。

所以需要新的架构，这就是 Transformer。