DeepMind：Transformer存在拓扑缺陷，思维链治标不治本

论文标题:The Topological Trouble With Transformers。他在 1991 年就提出了处理多尺度时序结构的循环网络模型，并在整个 1990 年代深入研究过 RNN 的梯度消失问题。

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图解 BERT 和 Transformer,一次讲清楚它俩到底什么关系

想必不少小伙伴面试过程中,会遇到这道题,「说说 BERT 和 Transformer 的区别」。还别说,这问题真挺常问的。前几天有读者私信我说,面试官问了这题,他答了「BERT 用了 Transformer 的架构」,面试官追问「具体用了哪部分,为什么只用那部分」,他就卡住了。

小盒子的技术分享

⚡ 什么是Transformer？ChatGPT背后的架构，核心思想一句话讲清

一句话道理：Transformer就是一个超级"信息过滤器"，比之前的任何模型都更擅长判断一句话里哪些词跟哪些词有关系。从旧时代的苦恼说起在被 Transformer 统治之前，AI 处理文本用的是 RNN（循环神经网络）。

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从头解读Transformer 模型 ——Attention Is All You Need

AI 圈最狂的论文标题:"注意力就是一切"——它凭什么敢这么说?2017 年,谷歌的研究者发表了一篇论文,标题只有六个词:《Attention Is All You Need》翻译过来:你只需要注意力,别的都不用了。

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ChatGPT 的底层,到底是怎么"读懂"一句话的?一篇讲透 Transformer

先做一道小学英语题。"The keys to the cabinet near the door ____"(钥匙放在门边的柜子里),空格里该填 is 还是 are?答案是 are。主语是 keys(复数),哪怕离空格最近的 cabinet 和 door 都是单数。

人工智能研究所

左边理解 右边生成，Transformer是怎么一步步缩成今天这个模样的

学完一遍 Attention 之后，我以为自己把 Transformer 摸透了。

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Transformer 架构基本原理：Encoder、Decoder 和 Attention 在做什么

一、一句话讲清 TransformerTransformer 是一种处理序列数据的神经网络架构。它最关键的设计是 Self-Attention：让一句话里的每个 token 都能直接和其他 token 建立联系，再按重要程度聚合信息。这和 RNN 的思路完全不同。

闵浮龙