加州大学伯克利分校、麻省理工联合团队揭开 Transformer 的黑箱，CD-T上下文分解方法的应用

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单击上方“ 图灵人工智能 ”，选择“星标”公众号 您想知道的人工智能干货，第一时间送达 自从 2017 年 Vaswani 等人提出 Transformer 模型以来，这种架构迅速成为深度学习领域的主流。Transformer 模型以其在自然语言处理（NLP）任务中的卓越表现而闻名，如机器翻译、文本生成和问答系统等。其核心机制——自注意力机制（self-attention）——使得模型能够有效地捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系，从而实现了前所未有的性能提升。 尽管 Transformer 模型展示了强大的预测能力，它们却常常被视为“黑箱”。这是因为 Transformer 模型内部的复杂非线性关系使得人们难以理解其决策过程。具体来说，模型如何从输入特征中提取信息并做出预测，这一过程对用户和研究人员来说往往是不可见的。这种缺乏透明度的问题在高风险领域尤为突出，因为在这些领 ………………………………