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- 一文了解Transformer全貌（图解Transformer） - 知乎
网络上关于Transformer的解析文章非常大，但本文将力求用浅显易懂的语言，为大家深入解析Transformer的技术内核。 前言 Transformer是谷歌在2017年的论文《Attention Is All You Need》中提出的，用于NLP的各项任务，现在是谷歌云TPU推荐的参考模型。
- 如何最简单、通俗地理解Transformer？ - 知乎
Transformer 与 RNN 不同，可以比较好地并行训练。 Transformer 本身是不能利用单词的顺序信息的，因此需要在输入中添加位置 Embedding，否则 Transformer 就是一个词袋模型了。 Transformer 的重点是 Self-Attention 结构，其中用到的 Q, K, V矩阵通过输出进行线性变换得到。
- Transformer模型详解（图解最完整版） - 知乎
Transformer 与 RNN 不同，可以比较好地并行训练。 Transformer 本身是不能利用单词的顺序信息的，因此需要在输入中添加位置 Embedding，否则 Transformer 就是一个词袋模型了。 Transformer 的重点是 Self-Attention 结构，其中用到的 Q, K, V矩阵通过输出进行线性变换得到。
- MoE和transformer有什么区别和联系？ - 知乎
01 Transformer：像“万能翻译官”的神经网络 Transformer 是当今AI大模型（如ChatGPT）的核心架构，最初用于机器翻译，核心是自注意力机制（Self-Attention），能同时分析句子中所有词的关系，而非像传统RNN那样逐词处理。
- 挑战 Transformer：全新架构 Mamba 详解 - 知乎
屹立不倒的 Transformer 迎来了一个强劲竞争者。 自 2017 年被提出以来，Transformer 已经成为 AI 大模型的主流架构，但随着模型规模的扩展和需要处理的序列不断变长，Transformer 的局限性也逐渐凸显。
- 如何从浅入深理解 Transformer？ - 知乎
transformer解决的问题就是，过往的时间序列处理往往无法并行的问题。 注意 ：基于时间并不意味着处理对象一定要像时间一样有 时间轴 ，比如这里的处理对象就是文章，那么其实这里的t表示的就是文字的序。
- mamba替换transformer? - 知乎
7 4 将Transformer的新兴技术应用于Mamba Transformer作为主导的骨干，已经引领AI社区开发了许多旨在提高基于注意力模型性能的独特工具。幸运的是，通过SSMs和注意力的连接，Mamba-2[28]引入的SSD框架允许我们为Transformer和Mamba开发共享的技术和库。
- 如何评价 Meta 新论文 Transformers without Normalization？ - 知乎
再后来，transformer成为主流，nlp那边用layer norm居多，所以transformer继承了它，至于为什么不用BN而用LN，之前知乎一个问题大佬们都有很多讨论了：transformer 为什么使用 layer normalization，而不是其他的归一化方法？ 。
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