AIGC革命背后的Transformer架构：深入浅出解析其工作原理

AIGC革命背后的Transformer架构：深入浅出解析其工作原理

关键词：Transformer架构、AIGC、注意力机制、编码器解码器、位置编码、自注意力、多头注意力

摘要：本文深入解析支撑AIGC（人工智能生成内容）爆发的核心技术——Transformer架构。从背景知识到核心原理，通过数学推导、代码实现和实战案例，系统阐述Transformer的编码器-解码器结构、自注意力机制、位置编码等关键组件。结合具体应用场景，分析其在自然语言处理、计算机视觉等领域的革命性影响，最后探讨技术挑战与未来趋势，帮助读者全面掌握Transformer的工作机制及其在AIGC时代的重要价值。

1. 背景介绍

1.1 目的和范围

随着ChatGPT、MidJourney、Stable Diffusion等AIGC工具的爆发式增长，Transformer架构已成为现代人工智能的核心基础设施。本文旨在从技术原理层面对Transformer进行系统性解析，涵盖其架构设计、核心算法、数学模型及工程实现，帮助技术从业者和AI爱好者理解这一改变行业的底层技术。

1.2 预期读者

• 机器学习开发者与