从DeepSeek入手，Transformer架构大揭秘！

啥是 Transformer 架构？

家人们，咱先唠唠 Transformer 架构，这可是 AI 领域的 “超级网红”，如今大火的大语言模型，像 GPT、DeepSeek 等，都是基于它搭建的，可以说它是大语言模型的 “骨架”。它在 2017 年被谷歌团队提出，一出现就直接 “杀疯了”，把之前在自然语言处置处罚里 “称霸” 的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）比了下去，厥后更是在图像领域突破了卷积神经网络（CNN）的 “统治”，在 AI 领域那是 “打遍天下无敌手” 。
Transformer 架构为啥这么牛？关键就在于它的自注意力机制，这就好比给模型装上了 “超级雷达”，能让模型在处置处罚序列数据（好比咱们一样寻常说的话、写的文章这些文本数据）时，同时关注输入序列的不同位置，精准捕获长距离依赖关系。举个例子，“小明在公园里玩耍，他很开心”，当模型处置处罚 “他” 这个字时，自注意力机制能让它快速把 “他” 和 “小明” 联系起来，理解这里的 “他” 指的就是小明，轻松搞定语义理解 。要是换成传统的 RNN 模型，处置处罚长句子时，前面的信息传到后面就轻易 “丢三落四”，很难把握全局。而且 Transformer 还能并行计算，大大缩短了练习时间，服从直接拉满！
DeepSeek 与 Transformer 架构的渊源

聊完 Transformer 架构，再来说说 DeepSeek，它可是基于 Transformer 架构开发出来的大语言模型，在自然语言处置处罚任务里那体现，相称惊艳！像文本生成、知识问答、代码编写这些操作，对它来说都是小菜一碟。Transformer 架构就像是 DeepSeek 的 “秘密武器”，给它提供了强盛的语言理解和生成本领。打个比方，Transformer 架构是一个超厉害的 “武林秘笈”，DeepSeek 就是修炼了这本 “秘笈” 的高手，在 AI 江湖里大显身手 。要是没有 Transformer 架构，DeepSeek 也很难在浩繁大语言模型里脱颖而出，成为咱们口中的 “明星模型”！
Transformer 架构的焦点组件

（一）编码器（Encoder）
Transformer 架构的编码器，就像是一个超厉害的 “信息提炼各人” 。它的布局由 N 个相同的层一层一层堆叠起来，每一层都有两个 “得力助手”，分别是多头自注意力机制和前馈神经网络，而且这些层之间还通过残差连接和层归一化奇妙相连 。
咱们先来说说多头自注意力机制，它就像给模型开了 “上帝视角”，能让模型在处置处罚输入序列时，把每个

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