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Attention is All you Need
摘要
本期视频详细解读了论文《Attention Is All You Need》，旨在帮助大家理解其核心创新点——Transformer架构和自注意力机制（Self-Attention）为何能彻底改变自然语言处理领域，并成为现代所有大语言模型的基石。视频首先回顾了Transformer出现前，以RNN为代表的序列转导模型的结构、瓶颈与演进过程，接着深入剖析了Transformer模型的整体架构、工作流程以及其如何通过并行计算和自注意力机制解决先前模型的痛点，最终实现了革命性的突破。
亮点
- 🧠 告别串行计算：传统RNN模型因其固有的递归结构，必须按顺序处理数据，导致计算无法并行化，严重限制了训练效率和利用现代GPU强大算力的能力，这是大模型时代来临前的关键瓶颈。
- ✨ 自注意力机制是核心：Transformer创新地使用自注意力（Self-Attention）机制，让模型在处理每个词时都能同时“看到”并计算其与句子中所有其他词的关联性，从而动态地捕捉上下文信息，有效解决了长距离依赖和信息遗忘问题。
- 🏗️ 创新的编解码器架构：模型采用编码器-解码器结构，但内部完全抛弃了RNN和CNN，转而堆叠多个包含多头注意力（Multi-Head Attention）和前馈神经网络的模块，通过并行处理和残差连接等技术，实现了高效且深度的特征学习。
- 📍 显式编码位置信息：由于并行处理丢失了序列的顺序信息，Transformer通过引入“位置编码”（Positional Encoding）技术，将词语在序列中的绝对或相对位置信息以向量形式注入到词嵌入中，使模型能够理解语序。
- 🚀 并行化训练成为可能：Transformer的设计思想允许在训练时一次性处理整个序列，无论是编码器的上下文编码，还是解码器的“强制教学”（Teacher Forcing），都可并行完成，极大地提升了训练速度，为训练拥有海量参数的大语言模型铺平了道路。
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