由于其令人惊叹的功能，Transformer 作为自然语言处理 (NLP) 的辅助技术现在正经历着巨大的流行。最近，OpenAI 和 AlphaStar 也对 AI Transformer 模型进行了改造，并将其用于他们的语言模型中。与响应输入的传统方法相比， 采用 Transformer 模型开发模型彻底改变了聊天机器人的翻译、理解情感、生成文本等能力。

Transformers 的最大潜力可以在OpenAI、LaMDA 的 ChatGPT 模型，甚至流行的开源模型 BigScience 大型开放科学开放多语言模型（BLOOM）中体验到。

接下来，在这篇博客中，我们将分解 AI Transformer 模型开发，以更好地理解其运作方式。但首先，我们将从了解自然语言处理 (NLP) 模型开始，以弄清楚 AI Transformer 模型在使 NLP 和 AI 聊天机器人更加高效和强大方面的作用是什么。让我们开始！

在 Transformer 模型之前解码自然语言处理 (NLP) 在将任何文本输入神经网络之前，输入都会转换为一组数字。这种将输入转换为数字的过程称为嵌入。然而，输入的转换版本并没有失去其原始特征，例如文本的情感、单词之间的关系等。要回答什么是自然语言处理（NLP），简单来说，它是可以被称为人工智能或计算机科学的一个分支。 该模型旨在赋予计算机理解、说话和记住口头或书面单词的能力。NLP 是深度学习、机器学习、统计模型和人类语言之间的融合。该技术可以帮助任何计算机理解文本的情感，甚至可以帮助计算机将多个对话片段相互连接起来，以更加人性化的方式做出回应。目前，NLP已在全球AI聊天机器人行业流行起来，品牌商也期待尽快采用该技术。

AI Transformer 模型的前身：RNN、LSTM 网络和 CNN 现在，在 Transformer 神经网络成为现实之前，已经有循环神经网络 (RNN)、长短期记忆网络 (LSTM 网络) 和卷积神经网络 (CNN) 为 NLP 模型提供支持。 循环神经网络 (RNN) RNN 被设计为人工神经网络的一部分，用于处理顺序数据。RNN 每次处理任何输入时都会保留信息，这有助于它们更好地回答新输入。每次网络接收到新输入时，这些信息都会用新数据进行更新以保留，这就是使用 RNN 的模型如何随着时间的推移不断改进，因为它更好地理解用户。RNN 能够利用单词之间的模式和关系来捕获长期序列。 长短期记忆 (LSTM) 网络 LSTM 网络是 RNN 的变体，它与记忆单元和门控机制相结合。使用记忆单元，LSTM 网络能够记住长序列中的信息，从而能够跟上连续的对话。 上图由走向数据科学的图片详细解释了这一点。输入信息在处理输出之前会经过存储单元，在存储单元中进行转换和记忆。如果单词之间存在关系，记忆细胞会选择值得记住的信息并使用它来操作下一组输入。 为了正确分解，LSTM 模型包括三个门：