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Transformer是什么？为什么它能成为大模型的核心架构？
现在我们使用的ChatGPT、DeepSeek、通义千问、豆包等大语言模型，背后都有一个非常重要的技术基础：Transformer。很多人知道大模型参数量有几十亿、几百亿，知道模型需要GPU才能运行，但不一定了解一个问题：大模型究竟是如何理解一句话的？
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。
终于看懂了！用纯可视化的视角，拆解 Transformer 位置编码
在上期内容中，我们看到了正余弦位置编码的公式。但公式是冰冷的，波形是鲜活的。这一刻，我想让你亲眼看见这些波形是怎么工作的。核心直觉只有一句话：不同频率的波形叠加在一起，让每个位置拥有独一无二的编码组合。
大学生的 AI 通识课⑭｜注意力机制与 Transformer：改变一切的那篇论文
来源：市场资讯（来源：图灵人工智能）转自Eureka Moments，仅用于学术分享，如有侵权留言删除报道上一篇《循环神经网络（RNN）：让机器拥有“记忆”》讲清了机器怎样像接力赛一样，把“记忆”一个字一个字地传下去。
固态变压器：下一代数据中心的配电架构
本资料来自 IEEE PELS 与 Fraunhofer ISIT 联合出品的专业演讲，系统介绍了面向下一代数据中心的固态变压器配电架构与发展路线，重点讲解了 SST 在减少转换级数、提升供电效率及集成直流备份与储能方面的核心作用。
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。