1 前言在前一期里，介紹過大語言模型(LLM)幕后核心的注意力(Attention)機制。本期就來繼續擴大，介紹大名鼎鼎的轉換器(Transformer)模型。其中，要特別闡述：為什么當今主流LLM都采用<僅譯碼器>(Decoder-Only Transformer)模型。在 2017 年， 首先在「Attention is All You Need」這篇論文中提出了經典的Transformer架構，它內含編碼器(Encoder)和譯碼器(Decoder)兩部分。后來，自從GPT-2之后，整個
近年來，人工智能發展迅速，尤其是像 ChatGPT 這樣的基礎大模型，在對話、上下文理解和代碼生成等方面表現出色，能夠為多種任務提供解決方案。但在特定領域任務上，由于專業數據的缺乏和可能的計算錯誤，它們的表現并不理想。同時，雖然已有一些專門針對特定任務的 AI 模型和系統表現良好，但它們往往不易與基礎大模型集成。為了解決這些重要問題，TaskMatrix.AI 破繭而出、應運而生，這是由微軟（Microsoft）設計發布的新型 AI 生態系統。其核心技術近期在《科學》合作期刊 Inte
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