Transformer 架构的伟大之处，不仅在于提出了注意力机制，更在于提供了一套 “模块化” 的设计框架 —— 通过组合编码器（Encoder）和解码器（Decoder），可以衍生出多种结构变体。从 BERT 的 “纯编码器” 到 GPT 的 “纯解码器”，从 T5 的 “编码器 - 解码器” 到 LLaMA 的 “前缀解码器”，不同结构的选择直接决定了模型的核心能力。 本文将系统解析 Tran ...

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, ...