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中国人工��p�d��白皮�?mdash;—大模型技术（2023版）(j��)PDF 下蝲

转蝲自：(x��)http://www.python222.com/article/1255

相关截图�Q?/strong>

主要内容�Q?/strong>

2.1 Transformer 架构

Transformer 架构[13]是目前语�a�大模型采用的��L��架构[5]�Q�其�?/span>

于自注意力机�?/span>(Self-attention Mechanism)模型。其主要思想是通过�?/span>

注意力机制获取输入序列的全局信息�Q��ƈ��这些信息通过�|�络层进�?/span>

传递。标准的 Transformer 如图 2-1 所�C�，是一个编码器-解码器架构，

其编码器和解码器均由一个编码层和若�q�相同的 Transformer 模块�?/span>

堆叠�l�成�Q�编码器�?nbsp;Transformer 模块层包括多头注意力层和全连�?/span>

前馈�|�络层，�q�两部分通过�D�差�q�接和层归一化操作连接�v来。与�~?/span>

码器模块相比�Q�解码器�׃��需要考虑解码器输��Z��景信息进行生

成，其中每个 Transformer 层多�?ji��n)一个交叉注意力层。相比于传统�?/span>

环神�l�网�l�（Recurrent Neural Network, RNN�Q�和长短时记忆神�l�网

�l�（Long Short-Term Memory Network, LSTM�Q�，Transformer 架构�?/span>

优势在于它的�q�行计算能力�Q�即不需要按照时间步��序地进行计��?/span>

Transformer 架构包含�~�码层与 Transformer 模块两个核心(j��)�l��g�Q?/span>

�~�码层，主要是将输入词序列映��到�q�箋值向量空间进行编码，

每个词编码由词嵌入和位置�~�码构成�Q�由二者加和得刎ͼ�(x��)

1�Q�词嵌入�Q�在 Transformer 架构中，词嵌入是输入数据的第一�?/span>

处理�q�程�Q�它?y��u)��词映射到高�l�空间中的向量，可以捕获词汇的语义信

息，如词义和语法关系。每个词都被转化��Z��个固定长度的向量�Q�然

后被送入模型�q�行处理�?/span>

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