大型语言模型基础：Transformer模型

 原文英文，约1300词，阅读约需5分钟。发表于：。

Welcome to the first part of several articles outlining the basics of Large Language Models. For some context, I am a software engineer, and not a data scientists, so it may have a more suitable...

本文介绍了Transformer模型，它由谷歌于2017年提出，克服了RNN和LSTM的局限。通过自注意力机制实现并行处理，解决长距离依赖问题。核心组件包括注意力机制、位置编码、多头注意力等。Transformer具有并行化、长距离依赖处理和多功能性，广泛应用于NLP等领域。

NLP Transformer 大型语言模型 并行处理 自注意力机制 长距离依赖
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