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Transformer工作原理 一、 GPT的核心是Transformer GPT ： GPT （Generative Pre-trained Transformer） 是一种基于单向Transformer解码器的预训练语言模型，它通过在大规模语料库上的无监督学习来捕捉语言的统计规律，从而具备强大的文本生成能力。 神经网络算法 - 一文搞懂GPT（Generative Pre-trained Transformer） GPT 在GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型中，字母G、P、T各自有其特定的含义： G (Generative)： “Generative”意味着这个模型是生成式的。 与判别式模型不同，生成式模型试图捕捉数据的分布，并能够生成新的、看似真实的数据样本。 G (Generative)： “Pre-trained”表示GPT模型在大量的无监督文本数据上进行了预训练 ，使模型学习到文本中的语言结构和语义信息。 T (Transformer)： “Transformer”是GPT模型的核心架构。 Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，包
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