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《Transformer架构革命：从BERT到ChatGPT的突破性演进与技术实现》
Transformer架构通过自注意力机制和位置编码实现了自然语言处理领域的重大突破。其核心创新包括多头注意力机制（公式：Attention(Q,K,V)=softmax(QKᵀ/√d)V）和位置编码（PE=sin/cos函数）。BERT采用双向预训练和微调范式，通过掩码语言建模学习上下文表示；GPT系列则通过自回归生成和RLHF技术实现少样本学习。最新优化如FlashAttention算法降低了O(N²)计算复杂度。这些技术进步使Transformer成为AI领域的基础架构，推动语言模型进入新时代。
——来自博客 https://blog.csdn.net/Liudef06/article/details/149477918
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