Transformer 架构：撑起 AI 大模型的 “骨架”

摘要：2017 年，Google 一篇论文提出的Transformer 架构，彻底改变了人工智能的发展轨迹。它摒弃了传统模型处理序列数据的局限，凭借独特的 “注意力机制”，成为 ChatGPT、BERT 等主流大模型的核心骨架，撑起了当代 AI 的技术基石。

2017 年，Google 一篇论文提出的Transformer 架构，彻底改变了人工智能的发展轨迹。它摒弃了传统模型处理序列数据的局限，凭借独特的 “注意力机制”，成为 ChatGPT、BERT 等主流大模型的核心骨架，撑起了当代 AI 的技术基石。

Transformer 的核心是 “编码器 - 解码器” 双结构，如同 AI 的 “理解” 与 “表达” 系统。编码器负责 “读懂” 输入信息：先将文字、图像等数据转化为向量（嵌入层），再通过 “位置编码” 保留序列顺序（比如一句话中词语的先后关系）。最关键的 “自注意力层”，能让模型像人类阅读般，关注句子中重要的词 —— 比如分析 “猫追老鼠” 时，会重点关联 “猫” 与 “追”“老鼠” 的语义联系，忽略无关细节。经过多层编码器处理，输入信息会转化为富含逻辑的特征向量。

解码器则负责 “生成” 输出内容，它在编码器的基础上，增加了 “遮蔽注意力” 和 “交叉注意力”。“遮蔽注意力” 确保生成文本时，不会提前偷看后面的内容（比如写作文时不会先知道结尾）；“交叉注意力” 则让解码器精准对接编码器的输出，比如机器翻译时，将中文特征与英文词汇精准匹配。最后通过输出层，将特征向量转化为文字、图像等具体结果。

这种架构的优势在于 “并行计算”，能同时处理序列中的所有元素，大幅提升训练效率，让千亿参数的大模型训练成为可能。如今，它不仅主导自然语言处理领域，还被应用于图像生成（如 Stable Diffusion）、语音识别等场景，成为 AI 从 “专项任务” 迈向 “通用智能” 的关键支撑。理解 Transformer，就看懂了当代 AI 技术的核心逻辑。