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这一套的思路由来已久，transformers 里面的 qkv、lstm里面的、gating 都是类似的思想。 s4 和 选择性 ssm 的核心区别在于，它们将几个关键参数（∆, b, c）设定为输入的函数，并且伴随着整个 tensor 形状的相关变化。 复习一下 transformer 的架构和原理，重点关注 input 的计算和 shape 的变化过程。 一、什么是 transformer？ transformer 是一种用来“理解”和“生成”语言的模型，比如它能看懂一句话，也能写一篇文章。你可以把它想象成一个非常聪明的“语言翻译官”或“作文高手”。 它的核心思想是：每个… Transformer是gpt和bert的前身。谷歌和openai在自然语言处理技术上的优化，都是基于这个模型。 更多关于的transformer可以看文章： chatgpt与transformer（无公式版） 而在目前的“猜概率”游戏环境下，基于大型语言模型（llm，large language model）演进出了最主流的两个方向，即bert和gpt。 其中bert是之前最流行. Transformer整体结构（输入两个单词的例子） 为了能够对transformer的流程有个大致的了解，我们举一个简单的例子，还是以之前的为例，将法语je suis etudiant翻译成英文。 第一步：获取输入句子的每一个单词的表示向量 ， 由单词的embedding和单词位置的embedding.

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Transformer整体结构（输入两个单词的例子） 为了能够对transformer的流程有个大致的了解，我们举一个简单的例子，还是以之前的为例，将法语je suis etudiant翻译成英文。 第一步：获取输入句子的每一个单词的表示向量 ， 由单词的embedding和单词位置的embedding. Transformer是gpt和bert的前身。谷歌和openai在自然语言处理技术上的优化，都是基于这个模型。 更多关于的transformer可以看文章： chatgpt与transformer（无公式版） 而在目前的“猜概率”游戏环境下，基于大型语言模型（llm，large language model）演进出了最主流的两个方向，即bert和gpt。 其中bert是之前最流行. 复习一下 transformer 的架构和原理，重点关注 input 的计算和 shape 的变化过程。 一、什么是 transformer？ transformer 是一种用来“理解”和“生成”语言的模型，比如它能看懂一句话，也能写一篇文章。你可以把它想象成一个非常聪明的“语言翻译官”或“作文高手”。 它的核心思想是：每个… 这一套的思路由来已久，transformers 里面的 qkv、lstm里面的、gating 都是类似的思想。 s4 和 选择性 ssm 的核心区别在于，它们将几个关键参数（∆, b, c）设定为输入的函数，并且伴随着整个 tensor 形状的相关变化。

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复习一下 transformer 的架构和原理，重点关注 input 的计算和 shape 的变化过程。 一、什么是 transformer？ transformer 是一种用来“理解”和“生成”语言的模型，比如它能看懂一句话，也能写一篇文章。你可以把它想象成一个非常聪明的“语言翻译官”或“作文高手”。 它的核心思想是：每个… Transformer整体结构（输入两个单词的例子） 为了能够对transformer的流程有个大致的了解，我们举一个简单的例子，还是以之前的为例，将法语je suis etudiant翻译成英文。 第一步：获取输入句子的每一个单词的表示向量 ， 由单词的embedding和单词位置的embedding. Transformer是gpt和bert的前身。谷歌和openai在自然语言处理技术上的优化，都是基于这个模型。 更多关于的transformer可以看文章： chatgpt与transformer（无公式版） 而在目前的“猜概率”游戏环境下，基于大型语言模型（llm，large language model）演进出了最主流的两个方向，即bert和gpt。 其中bert是之前最流行. 这一套的思路由来已久，transformers 里面的 qkv、lstm里面的、gating 都是类似的思想。 s4 和 选择性 ssm 的核心区别在于，它们将几个关键参数（∆, b, c）设定为输入的函数，并且伴随着整个 tensor 形状的相关变化。

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复习一下 transformer 的架构和原理，重点关注 input 的计算和 shape 的变化过程。 一、什么是 transformer？ transformer 是一种用来“理解”和“生成”语言的模型，比如它能看懂一句话，也能写一篇文章。你可以把它想象成一个非常聪明的“语言翻译官”或“作文高手”。 它的核心思想是：每个… Transformer整体结构（输入两个单词的例子） 为了能够对transformer的流程有个大致的了解，我们举一个简单的例子，还是以之前的为例，将法语je suis etudiant翻译成英文。 第一步：获取输入句子的每一个单词的表示向量 ， 由单词的embedding和单词位置的embedding. 这一套的思路由来已久，transformers 里面的 qkv、lstm里面的、gating 都是类似的思想。 s4 和 选择性 ssm 的核心区别在于，它们将几个关键参数（∆, b, c）设定为输入的函数，并且伴随着整个 tensor 形状的相关变化。 Transformer是gpt和bert的前身。谷歌和openai在自然语言处理技术上的优化，都是基于这个模型。 更多关于的transformer可以看文章： chatgpt与transformer（无公式版） 而在目前的“猜概率”游戏环境下，基于大型语言模型（llm，large language model）演进出了最主流的两个方向，即bert和gpt。 其中bert是之前最流行.

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