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🔄 Transformer
一句话类比：20人圆桌会议：传统方式是传话筒（一个传一个，传20次早忘了），Transformer是每个人同时戴耳机听所有人，自己判断该重点关注谁。
大白话说：Transformer是2017年Google提出的神经网络架构，核心是自注意力机制——让每个词同时看到所有其他词，一步到位捕捉长距离依赖。它取代了必须逐字处理的RNN，成为GPT、BERT、ChatGPT等所有大语言模型的底层引擎。
拆开看：
- 自注意力机制：每个词同时看句子里所有词，计算跟谁最相关
- 多头注意力：同时开多个视角关注不同类型的关系，最后合并
- 位置编码：给每个词贴座位号，因为Transformer一眼看完不知道先后顺序
- 前馈网络：每个词获得上下文后再单独做深度计算
- 层叠堆叠：以上步骤重复12-96层，逐层提取更抽象的语义
常见误解：
❌ Transformer就是ChatGPT → ✅ Transformer是架构（发动机），ChatGPT是产品（整辆车）
❌ Transformer只能处理文字 → ✅ Vision Transformer处理图片，Whisper处理音频，Sora处理视频
❌ Transformer比RNN更聪明 → ✅ 不是更聪明，是更高效——能并行处理、捕捉长距离依赖
类比的边界：
- 圆桌会议里每个人有自己的想法，但Transformer中的token只是数学向量
- 会议里人数固定，但Transformer处理的序列长度可变，且计算量随长度平方增长
- 会议参与者是平等的，但Transformer通过训练学到了不对称的注意力模式