文章摘要
【关 键 词】 Transformer模型、人工智能、机器翻译、自注意力机制、生成式AI
2017年，一篇名为《Attention is All You Need》的论文引入了基于自注意力机制的Transformer模型，这一创新架构摆脱了传统的RNN和CNN的束缚，通过并行处理的注意力机制，有效克服了长距离依赖的难题，并显著提升了序列数据处理的速度。Transformer模型的编码器-解码器结构和多头注意力机制在人工智能领域掀起了一场风暴，大热的ChatGPT正是基于这一架构构建的。
Transformer模型的出现极大地提升了计算机处理语言的能力，使得机器翻译、语音识别和文本摘要等任务变得更加高效和精确，这对整个行业来说是一个巨大的飞跃。这项创新成果源于八位曾在谷歌工作的AI科学家的共同努力。他们最初的目标非常简单：改进谷歌的机器翻译服务。他们希望机器能够完整地理解并通读整个句子，而不是孤立地逐词翻译。这一理念成为了“Transformer”架构的起点——“自我注意力”机制。
在生成式AI的世界里，规模定律（Scaling Law）是核心原则。简而言之，随着Transformer模型规模的扩大，其性能也随之提升，但这同样意味着需要更强大的计算资源来支持更庞大的模型和更深层的网络，而提供高性能计算服务的英伟达也同时成为了这场AI浪潮中的关键角色。
在今年的GTC大会上，英伟达的黄仁勋以一种充满仪式感的方式邀请了Transformer的七位作者参与圆桌论坛的讨论，这是七位作者首次在公开场合集体亮相。他们在对话中也表达了一些令人印象深刻的观点，包括对Transformer模型的未来发展和可能的改进方向的看法。
黄仁勋在对话中提出了一些关于计算机技术发展的观点，他认为，自1964年以来，现代计算并没发生过根本性改变。尽管在20世纪的80年代和90年代，计算机经历了一次重大的转型，形成了今天我们所熟悉的形态。但随着时间的流逝，计算机的边际成本持续下降，每十年其成本就减少十倍，十五年减少一千倍，二十年减少一万倍。在这场计算机革命中，成本的降低幅度是如此之大，以至于在二十年的时间里，计算机的成本几乎降低了一万倍，这种变化为社会带来了巨大的动力。
在对话的最后，黄仁勋邀请了Transformer的创造者们，来一起讨论未来生成式AI会将我们带向何方。他们是：Ashish Vaswani、Niki Parmar、Jakob Uszkoreit、Illia Polosukhin、Noam Shazeer、Llion Jones、Lukasz Kaiser和Aidan Gomez。他们都是在谷歌工作过的AI科学家，他们的共同努力，使得Transformer模型的出现，极大地提升了计算机处理语言的能力，使得机器翻译、语音识别和文本摘要等任务变得更加高效和精确，这对整个行业来说是一个巨大的飞跃。
原文和模型
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【原文作者】 量子位
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