什麼是 Transformer？解密支撐大語言模型的神經網路核心技術
你知道嗎？ 現在我們熟知的 ChatGPT、Bard、Claude… 背後都有一個共同的技術血統：Transformer。它是目前自然語言處理最重要的技術突破之一，也是「大語言模型革命」的起點。那麼 Transformer 到底是什麼？它如何讓 AI 變得這麼聰明？今天就讓我們用白話講給你聽。
目錄
1. Transformer 是什麼？
你可以把 Transformer 想像成 AI 的閱讀器大腦。傳統的 AI 模型在閱讀一段話時，只能一個字一個字慢慢讀，像是用手電筒照著一條線條前進。但 Transformer 不一樣，它就像是打開全場燈光，一次看到整段文字，並快速理解字詞間的關聯。
這種能力的關鍵在於一個技術——Self-Attention（自注意力機制）。
2. Attention 是什麼？為何它改變了一切？
假設你在看一本小說，主角「小明」突然登場，你的注意力自然會開始追蹤「他」的行為與描述。這種「知道上下文哪裡比較重要」的能力，就是注意力（Attention）在模仿的東西。
Transformer 使用的 Self-Attention 就是： 每一個字，根據上下文，自己決定該「注意」哪些其他字。
例如一句話：「小明昨天在公園遇到他的老師。」模型要判斷「他的」是誰？就是靠這種注意機制回頭看「小明」。
3. Transformer 如何成為大語言模型的基石
Transformer 架構的三大核心：
- Encoder / Decoder 模組：讀取輸入並產出回應的核心結構。
- 多層 Self-Attention：層層分析上下文的關聯與語意。
- 位置編碼（Positional Encoding）：補足模型理解「順序」的能力。
當模型層數夠深、訓練資料夠多，便能建構出像 GPT-4、Claude 這種具有「語言理解」與「生成能力」的超級大腦。
4. 未來模型的演化與趨勢
雖然 Transformer 很強，但也面臨幾個挑戰：
- 效率問題：處理長文本時的計算成本極高。
- 記憶限制：上下文記憶長度有限，需研發更長距離理解方式。
- 多模態需求：未來 AI 不只看文字，也要理解圖片、語音、影片。
目前有像 Mamba、RWKV、RetNet 等新架構正在挑戰 Transformer，以期打造更快、更輕量、更省資源的新一代模型。
結語：理解技術，是使用 AI 的開始
你不需要會寫神經網路程式，但如果你了解「Transformer 是怎麼幫你理解語意的」，那你就能更有效地使用各種 AI 工具，甚至思考如何應用到你自己的產業中。
恩梯科技 NT Tech 提供 Transformer 技術延伸應用服務，包含：
- 私有模型部署（LLM Hosting）
- 文件語意搜尋（Semantic Search）
- 智能客服系統（Retrieval + GPT）
- 多語言 API 串接開發
