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卷积是信号处理、图像处理、深度学习和许多其他科学领域中非常重要的数学运算之一。在深度学习中，卷积是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的核心操作，通过它

自注意力机制（Self-Attention） 是Transformer模型的核心思想。它通过一种聪明的方式让神经网络在处理一个序列时（例如，一个句子中的单词），能够“注意”到序列中其他部分的相关信息，

2017年，Transformer模型的提出确实让AI进入了一个新的纪元，尤其是在自然语言处理（NLP）领域，成为了许多现代AI技术的基石。那么，Transformer到底是什么，它的核心机制“自注意

GPT代表 “Generative Pre-trained Transformer” ，即生成式预训练模型。这一模型的名称反映了其核心的技术基础和设计理念。具体来说： Generative（生成式）