AI 大语言模型对算力的需求呈指数级增长。全球 AI 大预言模型主要采用Transformer 模型架构。Transformer 模型是一种非串行的神经网络架构,最初被用于执行基于上下文的机器翻译任务。Transformer标志性地采用了“注意力层”(AttentionLayers)结构,以词嵌入向量叠加位置编码作为输入,能够跟踪上下文位置的文本间关系,从而根据输入端文本及文本语料库预测出下文文本,具有能够并行运算、关注上下文信息、表达能力强等优势。
AI 大语言模型对算力的需求呈指数级增长。全球 AI 大预言模型主要采用Transformer 模型架构。Transformer 模型是一种非串行的神经网络架构,最初被用于执行基于上下文的机器翻译任务。Transformer标志性地采用了“注意力层”(AttentionLayers)结构,以词嵌入向量叠加位置编码作为输入,能够跟踪上下文位置的文本间关系,从而根据输入端文本及文本语料库预测出下文文本,具有能够并行运算、关注上下文信息、表达能力强等优势。