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23 天入门大模型算法 
原项目如下： 


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第三节 深入解析 Transformer
注意力机制通过动态加权的方式，克服了传统 Seq2Seq 模型中的“信息瓶颈”问题。但是，这些模型依然依赖于 RNN 来处理序列信息，也就是说它们必须按顺序，一个词元接一个词元地进行计算，这在处理长序列时效率低下，并且存在长距离依赖信息丢失的问题。 
2017年，Google 的研究团队发表了一篇名为《Attention Is All You Need》的论文，提出了一种全新的架构——Transformer [1]。这篇论文的标题很有冲击力，其思想也同样有颠覆性。它抛弃了传统的 RNN 和卷积网络，整个模型基于注意力机制来构建。Transformer 的提出在自然语言处理领域具有划时代的意义。它不仅凭借其出色的并行计算能力极大地提升了...