Transformer架构彻底改变了人工智能，尤其是在语言理解和生成领域。这些模型能够撰写文章、翻译语言，甚至生成代码。然而，在这种令人印象深刻的能力背后，隐藏着对计算资源的巨大需求，随着模型规模和复杂性的每一次新突破，这种挑战都在不断增长。本文深入探讨了一项令人兴奋的进展——多头时间潜在注意力 (MTLA)，它有望使这些强大的人工智能模型效率显著提高，为更智能、更易于访问的人工智能铺平道路。 T
生成式AI时代已经到来，而支撑起这个时代的基石，正是Transformer架构。它不仅是现代大型语言模型（LLM）的先驱，更是人工智能领域的一次重大飞跃。本文将深入探讨Transformer模型的核心原理、架构特点以及在不同任务中的应用，揭示其如何通过注意力机制实现对文本含义的深刻理解和表达。 Transformer：生成式AI的核心力量 与早期的循环神经网络（RNN）仅限于预测或分类不同，Tra
生成式AI正在重塑我们与技术的交互方式。从阅读、观看、倾听到写作，AI模型已经渗透到我们日常生活的方方面面。本文将深入探讨生成式AI模型架构的演进，从最初的单模态应用到如今的多模态融合，解析推动这场变革的核心技术。我们将以Transformer模型为起点，逐步探索Vision Transformer (ViT) 和 Vision Language Model (VLM)，了解它们如何协同工作，赋能
2017年，谷歌通过具有里程碑意义的论文《Attention Is All You Need》引入了Transformer模型，从而彻底改变了人工智能。与早期逐字处理文本的模型不同，Transformer采用了一种名为自注意力（self-attention）的技术。
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