人人都能读懂的大模型入门指南 - Transformer与Attention机制

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阿里妹导读 本文档旨在详细阐述当前主流的大模型技术架构如Transformer架构。我们将从技术概述、架构介绍到具体模型实现等多个角度进行讲解。通过本文档，我们期望为读者提供一个全面的理解，帮助大家掌握大模型的工作原理，增强与客户沟通的技术基础。本文档适合对大模型感兴趣的人员阅读。 论文介绍 论文名称： 《Attention is all you need》 发布时间： 2017/06/12 发布单位： Google、多伦多大学 简单摘要： 所有LLM的始祖，迈向NLP新时代的基础架构 中文摘要： 传统的序列转换模型使用复杂的循环或卷积神经网络，包括编码器和解码器。表现最好的模型会透过注意力机制连接编码器和解码器。 作者团队提出了一种新的简单网络结构，Transformer，完全基于注意力机制，不再使用循环和卷积。 在两个机器翻译任务上进行实验，发现这些模型在质量上 ………………………………