2025-04-01 | Stanford CS25: V5 I Overview of Transformers
2025-05-18 15:29
讲座系统地介绍了transformers的基本原理与发展历程，内容包括词向量和上下文嵌入的演变、自注意力机制中查询、键和值的工作原理、位置编码与多头注意力的作用以及最终实现的模型架构。讲者阐述了大规模语言模型预训练的关键策略，如数据混合、两阶段训练以及与人类语言学习数据量对比带来的启示，并探讨了微调、链式思维推理、基于人类反馈的强化学习等后续优化方法。讲座还展示了transformers在自然语言处理、计算机视觉、语音、生物信息、机器人等多个领域的广泛应用，并展望了模型可解释性、终身学习、设备端部署和自我改进智能体的发展前景，同时提出了应对高计算成本和环境影响的挑战。
人工智能 (AI)
Transformer
大型语言模型 (LLM)
预训练
训练后策略
思维链 (CoT)
强化学习 (RLHF)
AI智能体
数据策略
模型可解释性
持续学习
通用人工智能 (AGI)
已摘要
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