Sep 26, 2025 · Transformer整体结构（输入两个单词的例子） 为了能够对Transformer的流程有个大致的了解，我们举一个简单的例子，还是以之前的为例，将法语"Je suis etudiant"翻译成英 …

这个东西很难说到底有没有一种简单、通俗地理解方式。 你看这个问题下面现在有60多个回答，我大概翻看了一下，几乎都是长篇大论，原因很简单，Transformer就不是简单几句话就能讲得 …

Transformer 的整体结构，左图Encoder和右图Decoder 可以看到 Transformer 由 Encoder 和 Decoder 两个部分组成，Encoder 和 Decoder 都包含 6 个 block。Transformer 的工作流程大体 …

卷积和注意力：AI 领域的“分手还是复合”剧本？ Transformer 和 CNN，真的是两条差异巨大的路径吗？ 两者设计逻辑不一样，但目标一致——让机器看懂东西 CNN 是图像领域的老炮，靠“局 …

如果说「从浅入深」理解 Transformer，逐渐要到深的那部分，答案肯定短不了，希望你有耐心看完。我认为分三步： 第一步，了解 Transformer 出现之前的几个主流语言模型，包括 N 元文 …

1 什么是self-Attention 首先需要明白一点的是，所谓的自注意力机制其实就是论文中所指代的“Scaled Dot-Product Attention“。在论文中作者说道，注意力机制可以描述为将query和一系列 …

Codegeex 画了个 transformer 的结构图，个人认为是对transformer画的最良心的，一张图解释一切~~ 欣赏：

在人工智能的世界里，Transformer架构的出现无疑是一场革命。它不仅改变了人工智能领域的发展轨迹，更使得人工智能在自然语言处理、语音识别、图像处理等诸多领域取得了突破性的进展 …

01. Transformer：像“万能翻译官”的神经网络 Transformer 是当今AI大模型（如ChatGPT）的核心架构，最初用于机器翻译，核心是自注意力机制（Self-Attention），能同时分析句子中所有词 …

Transformers without Normalization？论文链接：https://arxiv.org/pdf/2503.10622