人工智能基础架构与算力之3 Transformer 架构深度解析:从注意力机制到算力适配演进自2017年Google发布论文《Attention Is All You Need》以来,Transformer架构已成为自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)乃至多模态学习领域的基石模型 。其核心创新在于完全摒弃了传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)结构,转而采用一种基于自注意力(Self-Attention)机制的并行化计算框架,极大地提升了模型对长距离依赖关系的建模能力,并为后续大语言模型(LLM)的蓬勃发展奠定了理论基础 。本章节将深入剖析Transformer架构的核心机制