什么是 Transformer 架构？现代大模型的共同祖先

Transformer 是 2017 年提出的神经网络架构，几乎今天所有主流大模型（GPT、Claude、Gemini 等）都建立在它之上。

它解决了什么问题

Transformer 用“注意力机制”让模型在处理一个词时，能同时关注句子里所有相关的词，而不是按顺序死记。

这让长距离的上下文关系被建模，也让大规模并行训练成为可能。

和普通人的关系

你不需要会推导公式，但理解注意力的概念，有助于明白为什么上下文、提示词位置会影响结果。

很多 AI 能力——翻译、总结、写代码——背后都是同一套 Transformer 在支撑。

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