你好，我是Mana。
今天我想为大家简单介绍生成式AI背后的三项核心技术：基础模型（Foundation Models）、Transformer结构、注意力机制（Attention）。这些词听起来可能有点技术性，但我会尽量用通俗的方式讲解，我们一起学习吧！
🧱 什么是基础模型（Foundation Model）？
基础模型是一种通用型AI系统，它通过大规模数据训练，可适用于对话、翻译、摘要、图像生成等各种任务。
- 📚 在互联网上的大量数据上进行预训练
- 🛠️ 通过微调或提示工程可以适应不同用途
- 🧠 示例：GPT-3/4、Claude、Gemini、PaLM等
这标志着AI开发方式的一次巨大转变：从为每项任务单独构建模型，转向使用一个灵活通用的模型来应对多种应用。
🔁 什么是Transformer？
Transformer 是目前几乎所有生成式AI系统所依赖的神经网络架构。这项技术最初由谷歌在2017年发表的论文《Attention is All You Need》中提出。
主要特点：
- 📖 可一次性处理整句话（不像RNN那样需要逐词处理）
- ⚡ 支持并行计算，训练速度更快
- 🧩 采用编码器-解码器架构，适用于多种任务
这种结构比传统的RNN或LSTM更擅长理解长文本和复杂语境。
🎯 什么是注意力机制（Attention）？
Transformer中的核心机制就是注意力机制（Attention）。
简单来说……
它会计算句子中哪些词之间关系最密切，从而让模型更关注重要的信息部分。
例如：“他在银行前停了下来。”
此处的“银行”可以指金融机构，也可以指河岸。注意力机制会结合“钱”或“停下来”等上下文词语来推测正确含义。
它是如何工作的：
- 🔁 计算输入中所有词之间的关系权重
- 👀 将更多“注意力”放在关键词上（自注意力机制）
这一机制大大提升了模型理解语境和句意的能力。
📘 总结
理解生成式AI的三大核心技术——基础模型、Transformer、注意力机制，能帮助我们更清晰地理解这些强大工具的工作原理。
比起死记硬背术语，更重要的是弄清楚这些技术为什么存在，它们是如何在实际应用中发挥作用的。
让我们一起继续探索AI的世界吧！📘
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