Attention Is All You Need 是一篇 2017 年发表在 NIPS 会议上的论文，提出了一种新的神经网络模型，叫做 Transformer。这对于 AI 大模型的前进是一个里程碑。

什么是 Transformer

Transformer 是一种基于自注意力机制（self-attention）的 LLM AI 模型，可以用来处理序列数据，如自然语言和音频。Transformer 的特点是不需要使用循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）来捕捉序列中的长距离依赖关系，而是通过自注意力机制来计算序列中每个元素对其他元素的相关性。这样可以提高模型的并行性和效率，也可以更好地处理长序列。

Transformer 的主要组成部分是编码器（encoder）和解码器（decoder）。编码器负责将输入序列转换成一组向量，表示序列中每个元素的语义信息。解码器负责根据编码器的输出和目标序列的前缀，生成目标序列的下一个元素。编码器和解码器都由多层相同的子层构成，每个子层包括一个多头自注意力层（multi-head self-attention layer），一个前馈神经网络层（feed-forward neural network layer），以及两个残差连接（residual connection）和层归一化（layer normalization）。多头自注意力层可以让模型同时关注不同位置和不同表示空间的信息，前馈神经网络层可以增加模型的非线性能力，残差连接和层归一化可以帮助模型的训练和优化。

Transformer 与 GPT

Transformer 在自然语言处理领域有很多应用，如机器翻译，文本摘要，文本生成等。Transformer 也是很多先进的预训练语言模型，如 BERT，GPT 等的基础。GPT 是一种基于 Transformer 的生成式预训练语言模型，可以根据给定的文本生成相关的后续文本。GPT 利用了 Transformer 的解码器部分，通过自注意力机制学习文本中的语义和语法规律，并根据目标任务进行微调。GPT 在很多自然语言生成任务上都取得了很好的效果，如对话系统，文本摘要，文本复述等。Transformer 通过自注意力机制实现了一种全新的序列建模方式，为 AI 的深度学习领域带来了重大的创新和影响。