Transformer架构进化史：从自注意力机制到现代大模型

Transformer架构是现代AI大模型的基石。自2017年Google提出以来，它彻底改变了自然语言处理领域，并扩展到计算机视觉、语音识别等多个领域。

自注意力机制的革命

Transformer的核心是自注意力机制（Self-Attention），它允许模型在处理序列时关注所有位置，而不是像RNN那样只能关注之前的位置。这种设计使得模型能够捕捉长距离依赖关系。

从Encoder-Decoder到Decoder-only

早期的Transformer采用Encoder-Decoder架构，主要用于机器翻译。后来的GPT系列采用Decoder-only架构，在文本生成任务上表现出色。

现代变体

如今出现了众多Transformer变体，如Vision Transformer（ViT）、Swin Transformer、Longformer等，每种都针对特定任务进行了优化。