为什么大模型都用Transformer结构？ #AIInfra #大模型 #Transformer

本期播客深入探讨了大型语言模型（LLM）的核心架构——Transformer。我们从 RNN 和 LSTM 的局限性入手，讲解了 Transformer 的诞生背景及其架构细节，包括 Encoder 和 Decoder 模块以及 Multi-Head Attention 机制。同时，我们比较了基于 Transformer 的两大主要技术路线：以 BERT 为代表的 Encoder 模型和以 GPT 为代表的 Decoder 模型，分析了它们各自的优缺点和适用场景。最后，我们展望了 Transformer 的潜力和未来的发展方向。