自注意力机制

现代大型语言模型的核心，几乎都建立在Transformer架构之上。这一革命性的设计摒弃了传统的循环和卷积操作，转而完全依赖自注意力机制来处理序列数据。其核心思想在于，模型在处理任何一个词时，能够同时关注到输入序列中所有其他词的信息，并动态地分配不同的重要性权重。 Transformer架构主要由编码器和解码器两部分堆叠而成。编码器负责将输入序列转换为一系列…