Transformer 到 GPT：自注意力如何取代循环，2017 到 2020 到底解决了什么
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摘要
文章围绕Transformer到GPT-3的发展，梳理2017至2020年的三次关键选择，重点解释自注意力如何应对RNN训练慢、长距离记忆弱的问题。文中结合可运行代码与复杂度对比，分析“Attention Is All You Need”所解决的核心问题，帮助读者理解大模型成为可能的技术路径。
RNN训不快、记不远，自注意力如何一举破解？🧠 本文用可运行代码和复杂度对比，拆解2017到2020年Transformer到GPT-3的三次关键选择，帮你真正读懂“Attention Is All You Need”到底解决了什么。想搞懂大模型为何成为可能，这篇技术密度拉满的硬核长文别错过。
转载信息
原文：
Transformer 到 GPT：自注意力如何取代循环，2017 到 2020 到底解决了什么
（2026-10-30 07:01）
作者：
yweng18
分类：
技术
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