本文深入探讨Transformer模型中三种关键的注意力机制：自注意力、交叉注意力和因果自注意力。这些机制是GPT-4、Llama等大型语言模型（LLMs）的核心组件。通过理解这些注意力机制，我们可以更好地把握这些模型的工作原理和应用潜力。

注意力机制的本质是一种“数据依赖的加权平均”，是一种灵活、高效的全局池化操作。它的提出不仅是技术上的突破，也反映了人类认知的深刻影响。正如 Andrej Karpathy 所评价的：“注意力是一种重大解锁，是神经网络架构设计的一次飞跃。” ...

在人工智能领域，Transformer作为一种革命性的技术架构，成为了大型语言模型（LLM）和各种语言处理应用的核心。自2017年被提出以来，Transformer不仅提升了自然语言处理（NLP）领域的创新性，还推动了智能写作、智能营销、智能对话等多 ...

现有的大模型几乎都是在Tranformer的基础上开发的，可以说Tranformer就是大模型的基石。这篇文章，作者给我们大家介绍了Tranformer的相关知识，一起来看看。