前言

Transformer模型 ，由著名论文提出，现已成为谷歌云TPU推荐的参考架构。此模型通过引入自注意力机制和位置编码层，有效捕捉输入序列中的长距离依赖关系，尤其在处理长序列时表现出色。其并行化计算能力加速了训练过程，对自然语言处理领域的深度学习产生了重大推动，如BERT（双向编码器表示）等模型。

Transformer的工作原理与内部流动

本文采用“文字+动图”的表述方式，以更直观、易于理解的形式展现Transformer的运作机制和内部数据流动变化过程。

Transformer的预测与结构

Transformer用于预测下一个单词。MLP，也称为前馈网络。

译文整理参考

• 译者序言

• 1. 图解GPT

• 1.1 Generative：生成式介绍

• 1.2 Pre-trained：预训练概述

• 1.3 Transformer：网络架构的核心

• 1.4 小结与展望

深入解析Generative Pre-trained Transformer（GPT）

GPT概述

GPT是“Generative Pre-trained Transformer”的缩写，直译为“预训练生成式转换器”。首个词指明其用于生成新文本的功能。 “Pre-trained”表示该模型经历了从大量数据中学习的过程，这暗示了模型还有在特定任务中进行额外训练和微调的可能性。

生成式的特性（Generative）

“Generative”意味着当给定一段文本输入时，模型能够继续编造或扩展内容。这类似于人类在写作或说话时，能够根据上下文继续表达思想。

预训练的优势（Pre-trained）

"Pre-trained"强调了模型使用大量数据进行训练的过程。这好比于一个拥有丰富经验的专家，通过不断的实践和学习来优化其“模型参数”。这种训练过程使得模型在特定任务中具备更好的适应性和性能。

Transformer的核心地位

Transformer一词直译为“转换器”或“变形器”，意指通过数算对输入数据进行不断的变换或转换。变压器、变形金刚等概念也与这个词相关联。

应用领域的拓展

如今，基于Transformer的模型已被广泛应用于多个领域，不仅限于文本处理。例如，语音转文字、文字转语音以及文生图（text-to-image）技术。这些工具如DALL-E和MidJourney能够将文本描述转化为图像，都是基于Transformer的技术实现的。

内部工作原理的可视化解析

本文通过“文字+动图”的方式，以直观、便于理解的形式阐释了Transformer的内部工作原理和实际发生的过程。后续将逐步深入探讨流经模型的数据细节。