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LG：最初，我们使用循环神经网络（RNN）教机器理解语言，它像一条传送带，逐词处理句子。但这种方法存在问题，信息在传递过程中会变得模糊，导致机器容易遗忘。后来，Transformer架构通过注意力机制解决了这个问题，它像一个盛大的派对，句子中的每个词都同时关注其他词，计算它们之间的关系强度，从而更好地理解上下文。我认为，这种并行处理方式不仅提高了效率，还解决了RNN的遗忘问题，是AI理解语言方式的一大进步。
LG：我认为Transformer的核心在于其“关系派对”的本质，每个词都在寻找与其他词的关系，通过这种方式理解自己在句子中的角色。这种方法比传统的序列处理方式更有效，因为它允许同时考虑所有词之间的关系，从而捕捉到更复杂的语义信息。我发现，这种方式在处理长句子时尤其有效，因为它避免了信息在传递过程中的衰减，确保每个词都能被充分理解。
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