在人工智能领域，Transformer架构、大模型是当下最激动人心的话题之一。它们不仅推动了技术的极限，还重新定义了我们与机器交互的方式。本文将带您从科普的视角了解这些开启智能新篇章的概念。
Transformer模型最初由Google的研究人员在2017年提出，它是一种基于自注意力机制的深度学习模型，用于处理序列数据。在此之前，序列数据处理主要依赖于循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），但这些模型在长距离依赖和并行计算方面存在限制。
Transformer的自注意力机制允许模型在处理序列的任何元素时，同时考虑序列中的所有其他元素并给出不同元素的重要程度。注意力机制在人工智能中的作用就像一个“聚光灯”，它帮助模型确定在处理大量数据时应该“照亮”哪些信息。
在自然语言处理的语境中，比如在阅读一篇文章时，模型需要理解每个单词的意义及其在文中的重要性。注意力机制允许模型动态地调整它对不同单词的“聚焦”程度，就像导演控制聚光灯一样，让某些单词在模型的“视野”中更加突出。
通过注意力机制，模型能够更好地处理复杂的模式和长距离的依赖关系，这种能力极大地提高了模型在语言理解、情感分析、语音识别等复杂任务中的表现，并且不断推动着人工智能技术的发展和创新。
Transformer又可以分为Encoder（编码器）和Decoder（解码器）。其中，Encoder将一段话或者一张图利用注意力机制转换成向量的形式，这个向量包含了这段话或图的所有信息，AI模型便可用这个向量来进行分类或者回归的任务。而Decoder则是根据前面的句子选择概率最高的词输出，直到形成完整的段落。
目前的大模型主要采用Transformer的Decoder形式，这种架构具有模型复杂度低、上下文理解能力强、语言能力强和预训练效率高等优点。大模型的参数量主要是通过对Transformer的Decoder模块进行堆叠而上升的。
大模型的强大不仅仅得益于它的巨大参数量，更得益于它的训练策略。为了使大模型具有人类决策的倾向性，在初始训练的基础上，加入了基于人类反馈的强化学习（RLHF）。通过这些人类的反馈，智能体可以更快地学习到复杂的行为策略，尤其是在那些难以直接编写精确奖励函数的任务中。
与此同时，大模型仍在不断发展中，然而目前的大模型都是在Transformer的基础上进行开发，AI行业仿佛被困在了六七年前的原型上。不过，AI的发展日新月异，说不定马上就有更好的模型问世于世间。