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本专栏致力于探索和讨论当今最前沿的技术趋势和应用领域，包括但不限于ChatGPT和Stable Diffusion等。我们将深入研究大型模型的开发和应用，以及与之相关的人工智能生成内容（AIGC）技术。通过深入的技术解析和实践经验分享，旨在帮助读者更好地理解和应用这些领域的最新进展

1. 复习一下Transformer

1.1 Transformer的原理是什么？

Transformer是一种深度学习架构，最初设计用于处理文本翻译任务，但后来被广泛应用于自然语言处理和其他领域。让我们来了解一下它的基本原理：
Transformer的结构如下图所示，分为左边的编码器（encoder）和右边的解码器（decoder）两部分：