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2026/7/23 17:42:18
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Transformer 基于自注意力机制,完全依赖注意力建模序列依赖,摒弃循环结构。它支持并行计算,训练效率大幅提升。Transformer 成为 NLP 基石,衍生 BERT、GPT 等预训练模型。其思想也被引入 CV 领域,推动多模态模型发展。
神经网络由大量神经元节点与连接构成,模拟生物神经系统信息传递。单层神经网络只能处理线性问题,多层网络可拟合复杂非线性关系。神经元通过激活函数引入非线性,使模型具备强大表达能力。网络结构与参数优化决定最终学习效果。
GPT 系列基于 Transformer 解码器,采用单向语言模型,擅长文本生成。从 GPT-3 到 GPT-4,模型规模持续扩大,涌现出理解、推理、创作等能力。GPT 可对话、写代码、做总结,推动大语言模型快速发展,成为通用人工智能重要探索方向。
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