Transformer模型和大型语言模型（LLMs）是现代自然语言处理（NLP）和人工智能（AI）领域的前沿技术。这些模型革新了机器理解和生成人类语言的方式，使得从聊天机器人和自动翻译到复杂的内容生成和情感分析的应用成为可能。
Transformer模型
概述
Transformer模型是现代自然语言处理（NLP）和深度学习领域的核心技术之一。它由Vaswani等人在2017年提出的论文《Attention is All You Need》中首次引入，极大地改变了自然语言处理的方式。其关键创新在于使用注意力机制取代了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）。
Transformer模型的架构
Transformer模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成：
- 编码器（Encoder）：将输入序列转换为一个连续表示的序列。
- 解码器（Decoder）：根据编码器的输出和先前生成的词来生成输出序列。
每个编码器和解码器由多个相同的层（层数称为“深度”）堆叠而成。
1. 编码器（Encoder）
- 输入嵌入（Input Embedding）：输入的每个单词首先通过嵌入层转换为一个固定维度的向量。
- 位
