新金宝有限公司

　　四大优势让Transformer架构席卷AI范畴

　　自2017年提出以来，Transformer凭仗其杰出的言语了解才能超越递归神经网络（RNN）模型，疾速在自然言语处置（NLP）范畴崭露头角，后来又进军图像范畴，突破了卷积神经网络（CNN）的统治位置。Transformer强大的表示才能、并行计算才能、跨范畴应用才能等为AI大模型的打破性停顿奠定了根底。

　　肖利民解释说，Transformer架构是一种基于自留意力机制的神经网络模型，处理了传统RNN模型在处置长序列数据时存在的计算效率问题和难以并行化等问题。他进一步论述了Transformer架构在AI大模型中的四个主要作用和优势。

　　一是Transformer经过自留意力机制来捕捉输入序列中的全局依赖关系，处理了传统神经网络模型在处置长序列数据时存在的问题。这种机制能够让模型动态地关注输入序列中的不同局部，进步了模型对上下文信息的精确处置才能。

　　二是Transformer经过引入残差衔接和层归一化等技术，进步了模型的锻炼效率和稳定性。相比传统的RNN和CNN模型，Transformer在处置长序列数据时愈加高效和稳定。

　　三是Transformer架构的自留意力和多头留意力机制、层次化构造以及可扩展性使其成为一种易于范围化和并行化的模型，十分适于大范围散布式计算。

　　四是Transformer架构在自然言语处置范畴得到了普遍应用，如机器翻译、文本分类和生成等。同时，随着对Transformer架构的深化研讨和改良，它还逐步被应用于图像处置、音频处置、引荐系统等其他范畴。