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所有 GPT 模型基本上都遵循“注意力就是你所需要的一切”（Vaswani 等人，2017）中建立的 Transformer 架构，它有一个编码器来处理输入序列，还有一个解码器来生成输出序列。原始 Transformer 中的编码器和解码器都具有多头自注意力机制，该机制允许模型对序列的各个部分进行差异加权以推断含义和上下文。*作为原始 Transformer 的演变，GPT 模型利用带有掩码自注意力头的仅解码器变压器。使用仅解码器框架是因为 GPT 的主要目标是生成连贯且与上下文相关的文本。由解码器处理的自回归解码允许模型维护上下文并一次一个标记地生成序列。
生物制药领域的人工智能 - 2024 年 4 月 15 日
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