一、Transformer的编码器和解码器分别负责什么？

• 编码器：负责将输入序列（如句子）转换为富含上下文信息的向量表示。每个编码器层通过自注意力机制捕捉词与词之间的关系。
• 解码器：基于编码器的输出，逐步生成目标序列（如翻译结果）。解码器比编码器多一个“交叉注意力”层，用于关注编码器的输出，确保生成内容与输入相关。

二、自注意力机制如何工作？

1. 计算QKV矩阵：每个词生成查询（Query）、键（Key）、值（Value）三个向量。
2. 注意力分数：通过Q与所有K的点积，得到词与词之间的相关性分数。
3. 缩放与归一化：分数除以√d_k（d_k是向量维度）防止梯度爆炸，再通过Softmax归一化为权重。
4. 加权求和：用权重对V向量加权求和，得到当前词的注意力输出。

例子：句子中“它”指代哪个名词？自注意力会让“它”与上下文中的名词（如“猫”）关联，赋予更高权重。

三、Transformer与传统RNN有何不同？

四、BERT为什么更适合理解类任务？

• 双向上下文：BERT通过掩码语言模型（MLM）同时学习左右上下文，例如填空“巴黎是[MASK]的首都”时，能综合前后信息判断应填“法国”。
• 预训练任务：除了MLM，BERT还通过下一句预测（NSP）理解句子间关系，适合问答、文本分类等任务。

五、GPT如何生成内容？

1. 自回归生成：逐词预测，每一步将已生成的文本作为新输入（如输入“我爱”，预测下一个词“你”）。
2. 温度控制：通过温度参数调节随机性，高温（>1）结果更多样，低温（<1）更保守。
3. 采样策略：Top-k采样（从概率最高的k个词选）或核采样（按累积概率阈值选），避免重复和无关输出。

六、Sora模型在视频生成方面的突破

• 时空注意力：将视频帧分割为时空块（Space-Time Patches），通过Transformer建模时间和空间的关系。
• 长程连贯性：相比CNN的局部性，Transformer能捕捉远距离帧之间的关联（如开头和结尾的动作一致性）。
• 多模态输入：支持文本、图像甚至音频联合生成视频，例如输入“海浪拍打沙滩”生成对应画面与声音。

七、Transformer为什么能处理多模态数据？

• 结构通用性：任何数据（文本、图像、音频）均可转换为序列（如将图片分块为像素序列）。
• 统一表示：通过嵌入层（Embedding）将不同模态映射到同一向量空间，例如CLIP模型对齐图文特征。
• 跨模态注意力：允许不同模态之间直接交互（如视频生成时，文本描述指导图像块生成）。

八、如何设计基于Transformer的小项目？

推荐项目：情感分析工具（判断句子是积极/消极）

1. 数据准备：使用IMDB电影评论数据集（带标签的积极/消极评论）。
2. 模型选择：Hugging Face的BERT-tiny（轻量级，适合初学者）。
3. 代码步骤：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")
inputs = tokenizer("I love this movie!", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
predictions = outputs.logits.argmax(-1)  # 输出0（消极）或1（积极）

九、初中生学习AI的途径

1. 基础入门：

• 数学：重点学习线性代数（向量/矩阵）、概率基础。
• 编程：Python入门（推荐书籍《Python Crash Course》）。

2. 工具实践：

• 可视化工具：使用MIT的Scratch理解算法逻辑。
• 在线课程：Coursera的《AI For Everyone》（吴恩达，无代码）。

3. 兴趣驱动：

• 项目：用预训练模型（如GPT-3 Playground）生成故事或诗歌。
• 比赛：参加Kaggle的入门竞赛（如Titanic生存预测）。

十、视频生成中Transformer与扩散模型的结合

1. 扩散模型框架：逐步去噪生成数据，传统使用CNN（如U-Net）。
2. Transformer替代U-Net：将去噪过程建模为序列预测（如DiT模型），利用注意力机制处理全局信息。
3. 条件控制：用Transformer编码文本描述，指导扩散过程的每一步生成（类似Stable Diffusion中的Cross-Attention）。

十一、Transformer的未来应用场景

• 科学领域：蛋白质结构预测（AlphaFold的扩展）、药物分子生成。
• 机器人控制：将传感器数据序列化，通过Transformer规划动作。
• 教育个性化：根据学生学习数据生成自适应习题和讲解。

十二、Transformer为何是通用型模型？

• 架构无关性：不依赖特定数据假设（如CNN的局部性、RNN的时序性），可处理任意序列。
• 扩展性强：通过增加层数和注意力头，模型能力线性增长（如GPT-3有1750亿参数）。
• 多任务兼容：同一架构可用于翻译、分类、生成等任务，仅需调整输入输出。

十三、BERT vs GPT训练数据差异

十四、语言模型对教育的影响

• 正向影响：

• 个性化辅导：AI根据学生错误自动生成针对性练习。
• 自动批改：即时反馈作文语法和逻辑问题（如Grammarly升级版）。

• 潜在问题：

• 依赖性风险：学生过度依赖AI完成作业，削弱独立思考能力。
• 公平性挑战：资源不平等导致部分学生无法接触先进工具。

十五、Transformer在图像处理的优势

• 全局感知：ViT（Vision Transformer）将图像分为16x16块，通过自注意力捕捉远距离物体关系（如天空中的鸟与地面的树）。
• 抗遮挡能力：即使部分图像被遮盖，仍能通过周围信息推理整体（优于CNN的局部卷积）。
• 多尺度融合：通过层次化设计（如Swin Transformer），同时捕捉局部细节和全局结构。