在现代人工智能领域，Transformer架构正在引领技术进步，成为构建前沿AI应用和模型的核心。自2017年由Google提出的《Attention Is All You ...

随着AI研究的深入，针对Transformer的多项技术创新如更先进的GPU硬件、多GPU训练优化算法、量化以及专家混合技术等持续助力这个领域的发展。特别是，自注意力机制的计算效率使得Transformer能够延长上下文窗口，充分利用历史信息进行更深 ...

如今，几乎所有前沿的 AI 产品和模型都采用变压器架构。大型语言模型（LLMs）如 GPT-4o、LLaMA、Gemini 和 Claude 都是基于变压器的，其他 AI 应用如文本转语音、自动语音识别、图像生成和文本到视频模型也以变压器作为其基础技术。随着 AI 热潮的持续，了解变压器的工作原理及其在可扩展解决方案增长中的重要性显得尤为重要。变压器不仅仅是表面现象，它们是处理数据序列的神经网络架 ...

当前的大型语言模型在处理长序列文本时面临挑战。主要的瓶颈在于注意力机制，它将文本处理为单词（或 tokens）序列。注意力计算的复杂度随序列长度 T ...