LLM 架构
Transformer
Transformer
以注意力机制为关键组件的神经网络架构，2017 年的原始论文系统提出了相关设计。它通过表示、注意力和前馈变换处理序列，并结合位置信息。
举个例子
模型可以让当前词的表示与句子其他部分交互，进而区分谁执行了什么动作。阅读产品限制时，这种关联计算仍可能受到输入质量和任务条件影响。
与 GEO 的关系
这为理解上下文、表示与生成提供技术基础。对站点编辑的直接启发是保证事实可表达、关系清楚，再通过具体任务检查是否被正确使用。
适用边界
Transformer 是架构家族，不是某个答案平台完整产品流程图。原论文不能证明商业系统采用相同参数、注意力实现或检索策略，也不规定 GEO 排名公式。
参考资料
© 2026 NiubiGEO。原创文章与图示未经书面授权禁止转载、复制、改编或用于商业发布，法律另有规定或另有授权的除外。第三方资料的权利归其权利人所有。本声明不改变开源软件许可证。