“ 大模型的核心点就在于特征的提取和重建，大模型技术的所有一切都是为了这个核心点服务 ”

对大模型有过了解的人应该都知道Transformer架构，而且也知道这个架构在NLP(自然语言处理)领域大放异彩；但是为什么Transformer架构能在NLP领域大放异彩，以及为什么图像理解领域使用的是CNN网络，而不是Transformer网络？

当然，这句话有点片面，目前基于Transformer架构在图像处理领域也逐渐变得越来越重要。

一、序列到序列——Seq2Seq

先来回答一个问题，什么是序列到序列——Seq2Seq? 什么又是序列到序列模型？

就拿自然语言处理来说吧，什么是自然语言？自然语言就是随着文化自然演化的语言，比如我们汉语，现代的汉语与古代的汉语就不完全一样；现代汉语虽然脱胎于古汉语，但又在进化的过程中，融入了新的元素；古英语也是类似情况。

语言的主要特点是什么？

语言主要特点就是其表达方式，比如说英语是表音型语言，而汉语是表意型语言；其语言结构和特点是不一样的。

但从语言的本质上来说，不论是表音语言或者表意语言；语言的目的是为了表达人类的思想和行为。因此，表音语言也好，表意语言也罢，最重要的是表达语义，也就是我们说话的意思、含义。

当然，这时你可能会有疑问，这个和序列到序列有什么关系？

语言就是一个序列性的内容，因为它是连续的，在不同的上下文中，同一句话具有不同的含义；而在自然语言处理领域，大模型即需要去理解语言，也需要去生成新的语言(这就是之前文章中讲的编码器和解码器的作用，编码器通过模态提取来理解语言，通过解码器来生成语言)。

而类似于这种具有关联关系的内容领域，就属于序列到序列处理；因为它需要理解一个序列，又需要生成一个新的序列。而序列到序列这个名词的来源是因为在英文中这个叫做Sequence to Sequence，而直译过来就成了序列到序列。

因此，序列到序列的本质是描述一种具有连续性关系的生成模型；除了自然语言处理之外，还广泛应用于机器翻译，语音识别，视频处理等领域；简单来说，凡是具有连续关系的领域，都可以使用Seq2Seq的处理方式。

说到这里，可能很多人已经想明白了为什么在图像处理领域使用的是CNN(卷积神经网络)，原因就在于图像是一个不连续的过程；因为每张图片都是一个独立的个体，它和别的图片没有直接连续关系。如果图片有了连续的关系，那么它就不再是图片，而是变成了视频。

当然，自然语言出来远没有想象中的那么简单，即使编码器和解码器也是有复杂的神经网络层构成。而且，随着技术的发展Transformer架构也在不断地进化，其在处理图像这种非序列化数据时，能力也得到了巨大的增强。

为什么CNN擅长处理图像数据？

在大模型技术中，不论什么模型最重要的两个功能点就是特征提取和特征重建；简单来说就是先理解(学习)，再生成。

而图像的本质就是一堆像素点，其特征提取本质上来说就是获取这些像素点之间的关系；因此，卷积就成了图像理解的最佳实践方案之一，原因就在于卷积能够很好的描述像素之间的关系；通过卷积能够对图像进行多重变换，以此来获取到足够的特征数据。

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