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来源 | 机器之心 ID | almosthuman2014 2017 年，谷歌在论文《Attention is all you need》中提出了 Transformer，成为了深度学习领域的重大突破。该论文的引用数已经将近 13 万，后来的 GPT 家族所有模型也都是基于 Transformer 架构，可见其影响之广。 作为一种神经网络架构，Transformer 在从文本到视觉的多样任务中广受欢迎，尤其是在当前火热的 AI 聊天机器人领域。 不过，对于很多非专业人士来说，Transformer 的内部工作原理仍然不透明，阻碍了他们的理解和参与进来。因此，揭开这一架构的神秘面纱尤其必要。但很多博客、视频教程和 3D 可视化往往强调数学的复杂性和模型实现，可能会让初学者无所适从。同时为 AI 从业者设计的可视化工作侧重于神经元和层级可解释性，对于非专业人士来说具有挑战性。 因此，佐治亚理工学院和 IBM 研究院的几位研究者开发了
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