一文了解Transformer全貌（图解Transformer）
Sep 26, 2025 · 网上有关Transformer原理的介绍很多，在本文中我们将尽量模型简化，让普通读者也能轻松理解。 1. Transformer整体结构 在机器翻译中，Transformer可以将一种语言翻译成 …
如何最简单、通俗地理解Transformer？ - 知乎
Transformer最开始应用于NLP领域的机器翻译任务，但是它的通用性很好，除了NLP领域的其他任务，经过变体，还可以用于视觉领域，如ViT（Vision Transformer）。 这些特点 …
Transformer模型详解（图解最完整版） - 知乎
Transformer 的整体结构，左图Encoder和右图Decoder 可以看到 Transformer 由 Encoder 和 Decoder 两个部分组成，Encoder 和 Decoder 都包含 6 个 block。Transformer 的工作流程大体 …
如何从浅入深理解 Transformer？ - 知乎
Transformer升级之路：11、将β进制位置进行到底 Transformer升级之路：12、无限外推的ReRoPE？ Transformer升级之路：13、逆用Leaky ReRoPE Transformer升级之路：14、 …
如何从浅入深理解 Transformer？ - 知乎
在过去的文章里我们梳理过Transformer的整体架构，分析过它当中比较重要的组件，比如自注意力机制，但是我们发现真正构建系统化认知的关键，在于理解各个组件如何串联协作以及端到端 …
挑战 Transformer：全新架构 Mamba 详解
Sep 23, 2025 · 而就在最近，一名为 Mamba 的架构似乎打破了这一局面。 与类似规模的 Transformer 相比， Mamba 具有 5 倍的吞吐量， 而且 Mamba-3B 的效果与两倍于其规模的 …
Transformer模型怎么用于regression的问题？ - 知乎
回归问题概述 Transformer模型基础 回归问题中的Transformer架构调整 应用案例 优化与技巧 挑战与改进 1. 回归问题概述 回归问题是监督学习中的一种任务，目标是预测一个连续值。这类问 …
MoE和transformer有什么区别和联系？ - 知乎
01. Transformer：像“万能翻译官”的神经网络 Transformer 是当今AI大模型（如ChatGPT）的核心架构，最初用于机器翻译，核心是自注意力机制（Self-Attention），能同时分析句子中所有词 …
如何最简单、通俗地理解Transformer？ - 知乎
如果与人工智能领域的许多思想领袖交谈，他们会告诉你，他们并不认为transformer架构在未来五年内会有太大的变化。 这就是为什么你会看到芯片制造商在其新芯片（例如NVIDIA即将推出 …
transformer主要用在哪些领域和哪些研究方向？ - 知乎
Transformer可以广泛应用于时间序列领域。 Transformer是一种基于自注意力机制的深度神经网络结构，最初用于自然语言处理中的文本翻译任务，由Google的研究人员于2017年首次提出。