一文了解Transformer全貌（图解Transformer）
Sep 26, 2025 · 网上有关Transformer原理的介绍很多，在本文中我们将尽量模型简化，让普通读者也能轻松理解。 1. Transformer整体结构 在机器翻译中，Transformer可以将一种语言翻译成 …
Square wave to sine wave converter | Electronics Forum (Circuits ...
Jun 17, 2006 · You need a different transformer than a square-wave inverter because the peak voltage of a modified sine-wave is 1.414 times higher. It needs a digital logic circuit to make …
MoE (Mixture-of-Experts)大模型架构的优势是什么？为什么？
MoE大模型具备哪些优势？ MoE的最大优势就是与Dense模型相比，在相同计算资源下，训练速度更快，而且可以训练更大的模型。 比如Google的Switch Transformer，模型大小是T5-XXL …
Sparse Transformer - 知乎
高效 Transformer 方法 1. Sparse Transformer 提出背景 Sparse Transformer 的提出动机是基于一个在 CIFAR-10 数据集上，使用一个 128 层 Self-Attention 模型，对注意力模式可视化后得到 …
十分钟读懂旋转编码（RoPE）
Sep 23, 2025 · 旋转位置编码（Rotary Position Embedding，RoPE）是论文 Roformer: Enhanced Transformer With Rotray Position Embedding 提出的一种能够将相对位置信息依赖集成到 self …
有没有大模型推理加速引擎FasterTransformer入门级教程？ - 知乎
它包含Transformer块的高度优化版本的实现，其中包含编码器和解码器部分。 使用此模块，您可以运行编码器-解码器架构模型（如：T5）、仅编码器架构模型（如：BERT）和仅解码器架构 …
循环神经网络详解（RNN/LSTM/GRU）
包括谷歌的PaLM-2、Meta 的 LLaMA、清华的 GLM、百度的文心一言，其大模型都是使用了 Transformer结构。 但其实并不是所有的场景都适合 Transformer，比如强化学习中用的最多 …
知乎 - 有问题，就会有答案
探讨transformer模型中如何确定特征的重要性及其相关方法。
为什么基于 Transformer 的大模型在开发中处于主导地位？ - 知乎
尤其是在Transformer在1B规模内表现出明显优于LSTM的性能后，大多数研究团队更没有动力去做一个1B、10B的LSTM-based LLM了。 最后总结一下，三个点导致目前我们看到的LLM都是基 …
深度学习中“Transformer”怎么翻译为中文？ - 知乎
Transformer 个人觉得不翻译为好。 Transformer按在机器翻译中原意可以翻译为变形器或变换器。但随着Transformer的普及，它已经成为一类以 自注意力 为主要部件的特定模型，其原本在机 …