05 Transformer 到底解决了什么问题

专栏：大模型应用开发：从原理到生产篇号：05内容标签：Transformer、大模型、人工智能、AIGC、深度学习前面几篇我们一直在说一件事：大模型的核心工作，是根据上下文预测下一个 Token。但这里有一个更底层的问题：这个预测到底靠什么架构完成？答案就是 Transformer。如果说 Token 是大模型世界的基本单位，Embedding 是语义进入数学空间的方式，那么 Transformer 就是现代大模型真正工作的骨架。GPT、BERT、T5、LLaMA、Qwen、DeepSeek 这类模型，路线和细节各不相同，但底层都离不开 Transformer 思想。你不需要一上来啃完论文，也不需要立刻推导注意力公式，但你必须理解它到底解决了什么问题。因为后面你会反复遇到这些概念：上下文为什么能被模型利用？Attention 到底在“注意”什么？为什么大模型训练可以吃下海量文本？为什么 Decoder-only 架构成了通用生成模型的主流路线？为什么长上下文会越来越贵？为什么 RAG、Prompt、Agent 都绕不开“上下文组织”？这些问题的根，都在 Transforme