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变换器架构如何驱动现代大型语言模型
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原文英文，约2100词，阅读约需8分钟。
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内容提要
到2026年，AI模型的瓶颈将是上下文而非模型本身。AI代理需从多种数据源提取信息，缺乏关键上下文会导致响应失效。上下文引擎将通过存储和索引结构化与非结构化数据，实现更快的响应和更低的成本。现代大型语言模型（LLM）如GPT和Claude利用变换器架构和注意力机制生成连贯文本。
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关键要点
- 到2026年，AI模型的瓶颈将是上下文而非模型本身。
- AI代理需从多种数据源提取信息，缺乏关键上下文会导致响应失效。
- 上下文引擎将通过存储和索引结构化与非结构化数据，实现更快的响应和更低的成本。
- 现代大型语言模型（LLM）如GPT和Claude利用变换器架构和注意力机制生成连贯文本。
- 变换器架构由嵌入层、多层变换器和输出层组成。
- 模型通过标记化将文本转换为基本单位，称为标记。
- 标记被映射到向量，形成语义空间，相关概念聚集在一起。
- 位置嵌入用于提供单词顺序信息，结合词义和上下文。
- 注意力机制使模型能够根据上下文加权组合信息，提取重要的单词关系。
- 每层变换器学习不同的语言模式，从基本语法到抽象意义。
- 生成过程是自回归的，每个输出依赖于之前的输出。
- 训练和推理是变换器的两种不同模式，训练过程中模型学习语言模式，推理时使用已学习的权重进行预测。
- 变换器架构通过将文本转换为数值表示，使用注意力机制捕捉单词之间的关系，堆叠多层以学习抽象模式，从而生成连贯的文本。
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