黄仁勋与 Transformer 论文作者圆桌会谈：人工智能的未来之路-2

Transformer技术的诞生背景及其在技术领域的深远影响。Transformer的创造者们在处理时间不足的挑战下，通过改进模型架构，实现了从循环神经网络（RNNs）到具有注意力机制的转变。他们认识到，通过生成大量的训练数据并优化网络架构，可以克服模型在处理时间方面的限制。此外，Transformer的缩放定律使其成为更强大、更智能的模型，只需预测下一个token，就能执行数百万种不同的任务。 Transformer的核心思想在于其自我注意机制，使梯度下降变得更快，从而提高了模型的训练效率和性能。此外，Transformer的通用架构使其成功应用于多种任务，如机器翻译、图像识别等。工程师们通过创新的方式，将Transformer应用于多模态任务，实现了从语言到图像、音频等领域的拓展。 Transformer的名字源于其改变操作信号的功能，而非仅仅处理逻辑。