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Transformer 架构补充内容 本篇为「从函数到 Transformer」系列的收官篇。前四篇我们从最简单的函数一路走到神经元、梯度下降、过拟合,再到矩阵运算与 CNN。本篇回答最后一个问题:为什么有了 CNN 和 RNN,大模型们还是选择了 Transformer? 一、为什么需要 Transformer RNN 的痛点:不能并行 处理文本这类序列数据时,最经典的方案是 RNN(循环神经网

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