PyTorch生成式人工智能(24)——使用PyTorch构建Transformer模型_使用 pytorch 建简单 transformer 模型
PyTorch生成式人工智能(24)——使用PyTorch构建Transformer模型
0. 前言
相较于传统模型,如循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN) 和卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN),Transformer
的优势在于能够有效地理解输入和输出序列中元素之间的关系,尤其是在长距离依赖的情况下,例如文本中相距较远的两个单词之间的关系。与 RNN
不同,Transformer
能够并行训练,显著减少训练时间,并且能够处理大规模数据集。这种创新性的架构在大语言模型 (Large Language Model
, LLM
) 如 ChatGPT
、BERT
和 DeepSeek
的发展中起到了关键作用,标志着人工智能领域发展的一个重要里程碑。
在 Transformer
模型之前,自然语言处理 (Natuarl Language Processing
, NLP
) 及类似任务主要依赖 RNN
,其中包括