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"翻译成英文。 第一步： …

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清楚的。 我 …

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“局部感知+权值 …

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 的工作流程大体如下： 第一 …

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 元文法（n-gram） …

1. 架构设计差异： Transformer 是基于自注意力机制的密集计算模型，所有输入数据共享同一套参数进行处理，通过全局交互捕捉序列依赖关系。而 MoE采用稀疏激活设计，将模型划分为多个“专家”子网 …

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

原始的Transformer架构确实包含编码器和解码器，后来发展出仅解码器和仅编码器模型，主要是为了更好地适应不同任务需求 。 三者的区别如下 ： - 功能：编码器-解码器架构用于文本到文本的转换任 …

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。 回顾人 …

）。 这篇文章旨在拆解Transformer的工作原理以及实现方式，没有针对特定任务。在后续文章中，我们将尝试基于Transformer结构从零开始实现一个语音识别系统（挖坑.jpg），以对Transformed的具体 …