一个通用原则：分层抽象
"深度学习"的核心在于其分层结构。无论是何种架构，模型都通过堆叠的层级，将原始数据逐步转换为更抽象、更复杂的表示。这并非Transformer的专利，而是所有深度神经网络（包括RNN、CNN）的共同基础和力量源泉。本应用将带您探索不同架构如何实现这一通用原则。
主流架构探索
点击下方按钮，切换并了解不同架构如何通过其独特机制，构建对语言的分层理解。
Transformer: 并行处理与全局视野
所有Token同时交互，捕获全局依赖
Transformer通过其核心的"多头自注意力机制"，摒弃了顺序处理的束缚。它能同时审视输入序列的所有部分，直接捕获任意两个词元之间的长距离依赖关系。分层学习体现在：1) 多个"注意力头"在单层内从不同角度（如句法、语义）并行提取信息；2) 堆叠的多层网络逐步将这些信息整合成更高级、更抽象的语言表示。
RNN/LSTM: 序列记忆与时间流动
循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM, GRU）是为处理序列数据而生的。它们按顺序逐个处理词元，并通过一个循环的"隐藏状态"来传递和维持记忆。分层学习通过两种方式实现：1) 在时间维度上，信息随着序列的推进被不断更新和抽象；2) 通过"堆叠RNN"，将一个RNN层的输出作为更高一层RNN的输入，从而在不同层级上学习不同粒度的上下文表示。门控机制（在LSTM/GRU中）则帮助模型更有效地管理长期记忆。
CNN: 局部模式与特征提取
滤波器（窗口）滑动以检测局部模式（如n-grams）
卷积神经网络（CNN）在自然语言处理中，通过可学习的"滤波器"（类似一个滑动窗口）来扫描文本，高效地提取局部模式，如n-grams或特定的短语结构。分层学习体现在：较低的卷积层可能识别出基本的词组，而更深的层则将这些局部特征组合起来，形成更复杂的句法或语义概念。池化层则在保留最重要特征的同时降低数据维度，实现信息的浓缩与抽象。
多维度性能对比
这张雷达图直观地展示了各架构在关键能力上的表现差异。点击图例可以高亮显示特定架构，并在下方查看简要分析。
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时代的选择：为何Transformer胜出？
Transformer的崛起并非偶然。在大型语言模型的时代，数据和算力呈指数级增长。Transformer的**并行处理能力**彻底打破了RNN的顺序计算瓶颈，使其能够以前所未有的效率在海量数据上进行训练。
这种卓越的**可扩展性**，结合其高效捕获**长距离依赖**的能力，释放了"涌现能力"--当模型规模大到一定程度时，会自发学习到复杂的语言规则和推理能力。因此，Transformer成为了构建当今最强大LLM（如GPT系列）的不二之-选，标志着深度学习"可扩展性范式"的根本性转变。
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