1.2.3　什么是T：用数学的方式学会语言

Transformer是由谷歌在2017年首次提出的一种深度学习模型，更具体地说，它是一种神经网络架构，它在自然语言处理领域有着广泛的应用。Transformer的出现，彻底改变了人工智能的自然语言处理方式。

Transformer是基于自注意力（Self-Attention）机制的。自注意力机制是一种能够处理序列数据的方法，它可以让模型在处理一个词时，考虑到句子中的所有其他词。这使得Transformer非常适合处理自然语言，因为在自然语言中，一个词的含义往往取决于它的上下文。

在自注意力机制中，每个词都会被转换成一个向量。向量是一种可以表示任何类型数据的数学工具，它可以被看作数据的指纹。在自然语言处理中，我们通常会将词转换成向量，这样就可以用数学的方式来处理词。这种将词转换成向量的方法被称为词嵌入（Word Embedding）。向量不仅可以表示词的意义，还可以表示词之间的关系，比如相似性和差异性。这是因为在向量空间中，相似的词会被映射到相近的位置，而不同的词会被映射到远离的位置。

自注意力机制和向量是理解自然语言的关键工具。它们让我们能够用数学的方式来处理自然语言，从而让机器能够理解和生成自然语言。

Transformer不仅被用在GPT中，还被用在了许多其他的自然语言处理模型中，比如BERT、XLNet、LaMDA、PaLM等。这些模型都是基于Transformer的，但是它们在细节上有所不同。例如，BERT使用了双向的Transformer，可以同时考虑一个词的前文和后文；而GPT则使用了单向的Transformer，只考虑一个词的前文。

Transformer奠定了GPT强大智能的基础，正如英伟达的CEO黄仁勋所说：“革命性的Transformer模型，使我们能够从大量跨越时空的数据中学习，找到模式和关系，在过去的几年里已经有数千篇关于大语言模型和生成式AI领域的论文，几乎每一个领域，每一个行业，都在探索关于生成式AI的想法，原因很简单，作为人类我们所做的最有价值的一件事，就是生成智能信息。”