标签: 深度学习架构与大模型

所有包含此标签的文章 "深度学习架构与大模型".

• Transformer：注意力革命十年回顾与2026年生态全景

  2021年7月12日

  Transformer 自2017年《Attention is All You Need》提出以来，彻底改变了序列建模范式。它完全抛弃递归结构，依赖自注意力机制实现全局并行计算，成为现代大语言模型（LLM）、视觉基础模型、多模态AI的统一架构。尽管2024–2026年涌现了Mamba、RWKV、xLSTM等高效后Transformer架构，经典Transformer（尤其是Decoder-only）在2026年仍主导绝大多数生产级模型。本文从核心原理到代码实现，再到当前进化趋势与替代方案，系统拆解Transformer。