一文了解Transformer全貌（图解Transformer）
Sep 26, 2025 · 网上有关Transformer原理的介绍很多，在本文中我们将尽量模型简化，让普通读者也能轻松理解。 1. Transformer整体结构 在机器翻译中，Transformer可以将一种语言翻译成 …
如何从浅入深理解 Transformer？ - 知乎
Transformer升级之路：1、Sinusoidal位置编码追根溯源 Transformer升级之路：2、博采众长的旋转式位置编码 猛猿：Transformer学习笔记一：Positional Encoding（位置编码） 解密旋转位 …
Transformer模型详解（图解最完整版） - 知乎
Transformer 的整体结构，左图Encoder和右图Decoder 可以看到 Transformer 由 Encoder 和 Decoder 两个部分组成，Encoder 和 Decoder 都包含 6 个 block。Transformer 的工作流程大体 …
如何从浅入深理解 Transformer？ - 知乎
Transformer 的整体结构，左图Encoder和右图Decoder 可以看到 Transformer 由 Encoder 和 Decoder 两个部分组成，Encoder 和 Decoder 都包含 6 个 block。 之前自然语言处理主要的算 …
如何最简单、通俗地理解Transformer？ - 知乎
Transformer最开始应用于NLP领域的机器翻译任务，但是它的通用性很好，除了NLP领域的其他任务，经过变体，还可以用于视觉领域，如ViT（Vision Transformer）。 这些特点 …
你对下一代Transformer架构的预测是什么？ - 知乎
2. 引入随机化（Randomized Transformer） Transformer巨大的规模使得不管训练还是推理都极具挑战。 然而，很少有人知道的是，引入随机化矩阵算法可以减少Transformer需要的FLOPs。 …
有没有比较详细通俗易懂的 Transformer 教程？ - 知乎
Transformer目前没有官方中文译名，暂时就叫Transformer吧。 在该论文中，作者主要将Transformer用于机器翻译 [2] 任务，后来研究者们发现Transformer在自然语言处理的很多任 …
Transformer与图神经网络本质的区别是什么？ - 知乎
想要理解Transformer与图神经网络本质的区别，可能需要从三个问题去入手。 1.Transformer与图神经网络（GNN）的区别： 设计初衷与处理的数据类型：Transformer最初是为处理序列数 …
想问问 Transformer模型 的参数量是怎么计算的？ - 知乎
前文所述，一次前向传递中，对于每个token，每个模型参数，大约进行2次浮点数计算。 所以使用激活重计算的一次训练迭代中，对于每个token，每个模型参数，需要进行 次浮点数运算。 在 …
Transformer架构是否已触及天花板？光靠Transformer能走通AGI …
Transformer 还远未触顶，但天花板还在那里，光靠它很难单独支撑 AGI 落地。 如今它是业界最高效的特征提取器，是实践 Scaling Law 的不二载体，这一地位目前几乎无可替代。但长线来 …