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本文从直觉、图像和几何角度解释 Transformer 的核心思想：自注意力（Self-Attention）、多头机制（Multi-Head Attention）、位置编码（Positional Encoding）与整体结构的"并行信息建模"思想。1. 背景：从序列到全局关系传统的序列模型（RNN、LSTM）逐步处理输入：$$ x_1 \to x_2 \to x_3 \to \dots \to x...

本文从概念、结构与数学三个层面讲解"跨模态 Transformer（Multimodal Transformer）"的核心思想，解释文本、图像、语音等模态如何在同一框架下进行建模与交互。并通过对比 BERT、GPT、ViT、CLIP、Flamingo 等代表性模型，说明统一架构的几何直觉与数理原理。1. 为什么需要跨模态 Transformer？人类理解世界并不依赖单一模态：我们"看图识字"、"听...