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Transformer统治了NLP领域，并通过ViT等变体扩展到计算机视觉、语音识别、蛋白质结构预测等AI子领域
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9/9/2026
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Verified自注意力机制取代了此前主流的RNN/LSTM，当前所有主流大模型均为Transformer变体71% similarUnverified在Transformer出现之前，主流的序列建模方法是循环神经网络（RNN）及其变体LSTM和GRU71% similarVerifiedTransformer的关键创新在于自注意力机制（Self-Attention），允许模型在处理一个token时同时关注输入序列中所有其他词的信息69% similarUnverified大模型底层采用Transformer架构，其注意力机制要求每个token与上下文中所有其他token进行交互计算，带来近似二次方复杂度特性68% similar
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