在自然语言处理领域，Transformer架构正在经历前所未有的技术变革。本文通过20个关键问题的深度剖析，揭示从经典BERT模型到革命性Mamba架构的演进路径，展现神经网络架构设计的底层逻辑与创新突破。 一、Transformer基础架构深度解析 1.1 自注意力机制的计算复杂度陷阱 ...
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Transformer架构20年演进史：从双向预训练到状态空间模型的颠覆性突破
在自然语言处理领域，Transformer架构的演进堪称21世纪最引人注目的技术革命。自2017年基础架构提出以来，历经BERT的双向预训练突破、GPT系列的自回归范式创新，直至2023年Mamba架构通过状态空间模型（SSM）实现计算复杂度突破，这场持续20年的技术进化正在重塑人工智能的基础范式。