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Transformer——ChatGPT 背后的核心架构
什么是 Transformer？
Transformer 是一种神经网络架构，它彻底改变了自然语言处理 (NLP) 领域。与之前按顺序处理输入数据（例如逐字阅读）的模型不同，Transformer 能够并行处理部分输入数据。这种并行处理能力改变了游戏规则，因为它允许模型一次性学习一个单词与句子中所有其他单词的上下文关系，而不是逐个学习。这意味着它可以更像人类一样理解语言。
变压器的组件
Transformer模型主要由两部分组成：encoder和decoder。
编码器：Transformer 内部的编码器就像一个综合阅读器，可以一次性扫描整个段落。它通过一种称为“自我注意”的过程识别和理解输入中不同单词或短语之间的关系，这是一种通过计算生成的方式，用于评估句子上下文中每个单词的重要性。想象一下，一个人阅读文本时，本能地知道哪些部分最重要，哪些部分不太重要。编码器做了类似的事情，但它使用数学计算来确定每个单词或短语的重要性，而不是依靠本能。
解码器：解码器随后获取此映射信息并按顺序生成输出数据。例如，在语言翻译中，解码器在编码器提供的上下文信息的指导下，一次一个单词地生成翻译文本。
编码器和解码器均由多层组成，每层包含一个多头自注意机制和一个前馈神经网络。
变压器的发明
Transformer 模型最早是在 2017 年谷歌研究人员的一篇题为《Attention Is All You Need》的论文中提出的。该论文的作者 Vaswani 等人表明，基于注意力机制的模型可以在标准 NLP 任务上取得最佳效果，而无需依赖递归（按顺序处理输入数据）。
ChatGPT 中 Transformers 的有效性
使用 Transformer 架构的最著名示例是 ChatGPT。ChatGPT 基于 GPT（生成式预训练 Transformer）系列模型，该系列模型利用 Transformer 架构作为核心来处理和生成类似人类的文本。该架构能够处理上下文并生成连贯、上下文相关的文本，因此特别适合聊天机器人等应用程序，因为在这些应用程序中，理解和继续对话至关重要。
Transformers 非常适合 ChatGPT 之类的模型，因为它们擅长处理数据序列（例如句子），并且可以捕获文本中的长距离依赖关系。这意味着 ChatGPT 可以记住并使用对话早期的信息，使其响应更相关、更准确。此外，Transformers 的并行处理输入能力大大缩短了训练时间，并允许模型处理大量数据，这对于开发具有广泛语言理解和知识的模型至关重要。
综上所述
Transformer 架构使用并行处理和自注意力机制来高效理解输入数据中的上下文。这在处理与语言相关的任务时尤其有效，这也是它成为 ChatGPT 和其他复杂语言模型的基础的原因。它的可扩展性和处理大型数据集的能力使其非常适合处理人类语言这一广阔而微妙的领域，从而实现通常感觉直观和类似人类的性能。
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