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1、AIGC(GPT-4)赋能通信行业应用白皮书.前言11二GPT4研究132.1 AIGC与GPTd132.2 GPT-4的能力分析162.3 GPT-4的技术度里282.4 GPT-4的应用342.5 下TGPT是什么?38三.GPT4赋能通信行业应用413.1 通信IT领域的典型应用场景413.1.1 智能开发423.1.2 智能逅隹523.1.3 智能营销573.1.4 智能计费653.1.5 智能客服703.1.6 智能客户关系管理753.1.7 商业智能813.2 通信网络领域的典型应用场景863.2.1 智能网络规划863.2.2 智能网络部署893.2.3 智能网络维护923.2.
2、4 智能网阁尤化963.2.5 智能网络运营99四.构建通信彳亍业TeICOGPT1024.1 GPT-4的构建和应用问题1024.2 通信彳亍业TeICoGPT1074.3 TelCOGPT如何构建?1084.4 亚信科树elcoGPT实践1124.4.1 TelCOGPT文本大模型构建实践1124.4.2 TelCoGPT跨模态大模型构建实践1144.4.3 亚信科技AIGC平台实践1164.5 亚信科技可基于GPT类大模型赋能的产品系列1184.5.1 超级开发平台1184.5.2 IT运维套件1194.5.3 全域智能运维平台1204.5.4 通用人工智能平食1204.5.5 Al数智
3、运营平台1214.5.6 场景计费产品1224.5.7 智能化客服系统1234.5.8 客户关系管理系统1244.5.9 数据探索分析产品1244.5.10 知识图谱产品1254.5.11 智能化网络规划优化平台1264.5.12 网络和业务编排系统1264.5.13 5G网络故障宣。统1274.5.14 智能用户体验管理平台128五.总结和展望129参考文献131目录图2-1ChatGPT发展历程16图2-2GPT-4解释复杂名词17图2-3GPT-4简化概念,解释复杂名词17图2-4GPT-4以专业人士身份，解释复杂名词18图2-5GPT-4根据特定要求或主题创作文章19图2-6GPT-4
4、与用户多轮对话进行推荐20图2-7GPT-4智能生成代码21图2-8GPT-4智能解释代码22图2-9GPT-4智能修正代码23图2-10GPT-4抽取文本中关键信息24图2-11GPT-4智能分析文本和数据并制表24图2-12GPT-4分析解决复杂问题25图2-13GPT-4处理文本图片混合输入26图2-14Transformer韩29图215R1.HF训练方法33图3-1GPT-4对于软件研发生命周期的变革42图3-2GPT-4帮助分析业务需求44图3-3GPT-4辅助界面设计45图3-4引入GPT-4后开发人员日常工作场景48图3-5GPT-4智能辅助编码48图3-6GPT-4提升持续集
5、成效能50图3-7GPT-4快速生成单元测试用例52图3-8智能运维工作台运维协作场景54图3-9GPT-4帮助分析故障55图3-10GPT-4智能修复Kafka配置错误56图3-11GPT-4智能相ansible四代码57图3-12如何策划产品的回答59图3-13产品功能设计的进一步建议60图3-14关于产品广告词的问答61图3-15关于产品广告词的古诗词形式的问答61图3-16关于主动营销推荐的问答62图3-17关于不同产品特性分析比较的问答63图3-18关于帮助客户产品下单的建议63图3-19关于产品营销分析的问答65图3-20GPT-4根据计费数据给出情况解释67图3-21GPT4智能
6、将企业业财融合助力运营68图3-22GPT-4举例风险交易行为69图3-23GPT-4基于意图的算网方案推荐70图3-24GPT-4基于客户情绪，智能化处理客户请求72图3-25GPT4根据客户提问，智能化生成解决方案73图3-26GPT-4与客户交互式对话能力展示75图3-27GPT-4人性化提问方式进行问卷调查76图3-28GPT-4结合知识图谱信息进行推理，为客户经理挖掘潜在客户77图3-29GPT-4智能文本处理实现多源地址合并78图3-30GPT-4智能文本处理实现用户地址匹配79图3-31GPT4虚拟智能同伴应用案例180图3-32GPT-4虚拟智能同伴应用案例280图3-33智能
7、Bl增强分析VS敏捷Bl自助分析82图3-34Bl集成GPT-4实现数据问答83图3-35Bl集成GPT-4实现数据洞见84图3-36Bl集成GPT-4生成洞见报告85图3-37GPT4根据专业需求，生成无限网络规划方案88图3-38GPT-4实现切片自动勘察89图3-39GPT-4基于意图的传输专线网元配置激活91图3-40GPT-4生成5G基站质检方案92图3-41GPT-4针对PON链路故障提供的解决方案93图3-42GPT-4日志异常检测95图3-43GPT-4智能网络能耗优化应用197图3-44GPT-4智能网络能耗优化应用297图3-45GPT-4关于云网优化的专业知识储备98图3
8、-46GPT-4实现云网业务融合运营100图3-47GPT-4面向客户投诉的智能问答101图4-1GPT-4生成事实性错误案例104图4-2GPT-4知识库信息的时效性不强，缺乏分析时政能力104图4-3GPT-4缺乏一些专业领域的相关知识105图4-4通信行业TeIcoGPT108图4-5Ernie-3.0-xbase模型结构112图4-6OFA-Iarge模型结构114图4-7亚信科技AISWareAPGC产品功能架构图116图4-8超级开发平台架构119图4-9IT运维套件整体架构119图4-10全域智能运维平台架构120图4-11通用人工智能平台架构121图4-12Al数智运营平台架构
9、122图4-13场景计费系统架构123图4-14智能化客服系统架构123图4-15客户关系管理系统架构124图4-16数据探索分析产品架构125图4-17知识图谱产品架构125图4-18智能化网络规划优化平台架构126图4-19网络和业务编排系统架构127图4-205G网络故障管理系统架构127图4-21智能用户体验管理平台架构128表目录表4-1使用数据及算力资源113表4-2通信运营商客户投诉工单多分类和工单层级分类任务对比.113表4-3图像文本数据样例115表4-4图像描述任务资源使用情况115表4-5图像描述彳壬务效果对比1162022年被认为是人工智能生成内容(AIGC)元年。作为
10、AIGC在自然语言领域的代表，ChatGPT在2022年年底一经推出，就掀起了一场可能涉及所有人和所有行业的大火，2023年3月GPT-4的发布则进一步推动了态势升级。由ChatGPT/GPT-4引发的全球关注,令许多人回忆起2016年AIphaGo战胜人类围棋世界冠军的时刻。如果说AIphaGo代表了Al在专业领域战胜人类的起点，ChatGPT/GPT-4似乎迈出了通用人工智能的第一步。这是第三次Al浪潮以来所有积累产生的硕果,Al技术到了一个即将大规模产业化的临界点。ChatGPT将单调呆板的人机通信演进到前所未有的自然、高效、有创造力的人机协作，代表了生产力的提升。ChatGPT有多重要
11、？埃隆马斯克评价：好得吓人，我们离危险的强人工智能不远了。黄仁勋评价：”这是Al界的iPhone时刻。比尔盖茨表示和个人电脑和互联网的出现一样重要。是当前最重要的创新，将改变世界。在ChatGPT的基础上，GPT-4进一步在各种专业和学术基准测试中表现出人类水平的性能，在事实性、可引导性和可控制方面取得了”史上最佳结果。当然,GPT-4在不是无所不能的，仍具有与早期GPT模型相似的局限性，如：犯常识性的错误、缺乏对新世界知识的了解、存在社会偏见、产生幻觉、推理错误等。但是我们看到其技术背后却具有一直优化、学习和进步的能力。在ChatGPT/GPT-4席卷全球的热潮中，人们已经深刻认识到人工智能
12、作为经济社会发展中一项变革性技术与关键性力量，将为全球产业带来的巨大飞跃和突破式发展，深刻影响未来世界竞争格局。通信行业作为信息通信基础设施的建设箭口运营者,既为Al的发展提供基础设施支撑，又是Al应用落地的领先者。AIGC(GPT-4)如何赋能通信行业应用，通信行业如何落地AIGC,这是通信业者必须要思考和回答的问题。本白皮书通过对AIGC的典型代表GPT-4的研究，以场景化的形式对GPT-4如何赋能通信行业进行了分析，并针对通信行业如何构建行业GPT进行了初步探讨和实践。期待行业同仁围绕通信和人工智能协同创新，构建开放共享的创新生态，促进人工智能与通信产业的深度融合，加速构建下一代信息基础
13、设施，助力经济社会数字化转型。二.GPT-4研究2.1 AIGC与GPT-4AlGC是继专业生成内容（PGC）和用户生成内容（UGC）之后，利用人工智能技术自动生成内容的新型生产方式。AIGC根据其内容模态不同可分为文本、视频、图像，音频与跨模态生成。文本方面，例如文本创作、代码生成、问答对话等；视频方面，例如视频画质增强、视频内容创作、视频风格迁移等；图像方面，例如图片编辑、图片生成、3D图像生成等；音频方面，例如文本合成语音、语音克隆、音乐生成等；跨模态方面，如文字生成图片、文字合成视频、图像描述等，而且在不同内容模态的技术应用场景也有着各自的细分品类。ChatGPT是AIGC发展的第一个
14、丰碑。ChatGPT是由人工智能研究公司OpenAI在2022年11月发布的一个对话型大语言模型,是人工智能技术驱动的自然语言处理工具和应用。ChatGPT的全称是ChatGenerativePre-trainedTransformer,顾名思义，就是以Transformer为基础架构，采用预训练和生成式方式构建的面向对话的大语言模型，是AIGC在文本方面的典型代表。ChatGPT的主要用途是生成对话，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，根据聊天的上下文进行自然、流畅的互动，还能完成邮件撰写、文案编写、文本翻译、代码生成等任务。ChatGPT提供了前所未有的高效、自然的人机交互体验和极富
15、创造力的内容生成能力，成为了Al时代的第一个杀手级应甩以ChatGPT为代表的生成式Al工具将使机器可以大规模参与知识类和创造性工作，极大提升生产力，涉及数十亿人方方面面的工作，可能产生数万亿美元的经济价值。ChatGPT覆盖了N1.P所有领域，其所代表的大规模预训练语言模型(1.1.M)或基础模型已成为工业界和学术界最为关注的研究热点，并引领近期自然语言处理(N1.P)乃至人工智能领域的研究范式的转变，对人工智能的技术发展可能产生重大影响。相距ChatGPT发布仅仅4个月，OPenAl在2023年3月正式发布了多模态预训练大模型GPT-4oGPT-4支持图片和文本输入并生成文本输出，相比Ch
16、atGPT增加了识图能力，并能够生成歌词、创意文本、学习用户的写作风格等，更具创造力和协作性。GPT-4的输入限制提升至2.5万字，处理能力是ChatGPT的八倍，可用于长篇内容创作、扩展对话以及文档搜索和分析等应用场景，并可以用所有流行的编程语言写代码。GPT-4的回答准确性大幅提高，性能优于现有的大型语言模型、以及当前最先进(SOTA,StateOfTheArts)模型，虽然在许多现实场景中不太聪明，但在各种专业和学术基准上表现出了人类水平。ChatGPT存在一定局限，如逻辑处理能力不够强，对上下文的理解仍然有限，多轮对话可能失控，缺乏一些通识能力，可能会出现创造不存在的知识，或者主观猜测
17、提问者的意图，对2021年后的世界和事件了解有限。GPT-4相较于ChatGPT,不合规内容的响应请求降低了82%,响应准确度提高了40%,具备了更高的理解能力。但是GPT-4仍然具有与早期GPT模型相似的局限性，如：犯常识性的错误、缺乏对新世界知识的了解、存在社会偏见、产生幻觉、推理错误等。总的来说，ChatGPT和GPT-4是N1.P和人工智能领域划时代的标志，也昭示着人类向通用人工智能或强人工智能迈出了尝试性的一步。GPT-4基于TranSfOrmer架构演进发展，其发展历程如下：2017年6月,Google发布论文(Attentionisallyouneed，首次提出Transform
18、er模型，成为GPT发展的基础； 2018年6月，OPenAl发布论文Improving1.anguageUnderstandingbyGenerativePre-Training（通过生成式预训练提升语言理解能力），首次提出GPT-1模型（GenerativePre-Training）; 2019年2月，OpenAI发布论文1.anguageModelsareUnsupervisedMultitask1.earners网（语言模型应该是一个无监督多任务学习者），提出GPT-2模型； 2020年5月，C）PenAl发布论文1.anguageModelsareFew-Shot1.earners叫
19、语言模型应是一个少量样本（few-shot）学习者），提出GPT-3模型； 2022年2月底，OPenAl发布论文Traininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedback（使用人类反馈指令流来训练语言模型），公布InstructionGPT模型； 2022年11月30日，OpenAI推出ChatGPT模型并提供试用，自发布两个月内月活跃用户数已达1亿，成为史上用户数增长最快的消费者应用； OpenAIGPT-4模型于2023年3月14日发布,并已在微软的新版搜索引擎必应（Bing）上运行。201瞬6月0fMA4tS-fTrKlBrt
20、WOc2020年5月ne后，它可以帮助人们在生活中获得更好的体验。例如，人们可以使用AIGe技术来创建更好的视频游戏、曲狈实体验等.当然,AIGC技术也存在一丝H砧的问题，首先，由于AIGC技术的本质是通过模仿数据求生成新的内容，因此它根难创造出真正的创造性和原创性.其次,它也容易出现一丝技术同邈，例如生成的内容可能存在错误、重发等。最后，使用AIGC技术也需要考酸U伦理和法律方面的问典施口AIGC生成的内容是分符合人陋价值观和道德标准。总之，AlGC发术是一种有前途的技术，它正在引领着人工智能领域的发展.虽然它还存在些向翘和挑战.但我们相信随着技术的不断发展，AIGC技术将会为我A瑞来更多的
21、好处和惊喜.图2-5GPT-4根据特定要求或主题创作文章对话机器人对话机器人要求人工智能理解用户的语言输入，并根据用户需求和问题生成相应的回答。用户可以通过对话机器人进行语音或文字交互，就像与真人交谈一样，从而获得所需的信息和服务。对话机器人可以应用于多种场景，例如客户服务、虚拟助手等。在客户服务领域，对话机器人可自动回答客户的常见问题，解决客户的问题，减少客服工作量，提高客户满意度；在虚拟助手领域，对话机器人可以帮助用户完成日常任务，如提醒、查询、推荐、预定等，图2-6为GPT-4根据用户的具体需求而推荐的购机指南：M想买台电麻好的,请何然忠F购买哪种类型的用柄？比如说台式机讦是笔记本电胭？
22、先的使用需求是什么？比如说是否需口讲用戏.视频隔指,办公理W撵作？另外，恋的预SE是多少？议也信息可以忸助我更好地为您贷供购买建议.工海买一台办公用的等记K电脑画好的,如英Ig浦要购买一台办公用的婚记本电脑.期盅议您考虑以下几个因索：1 .处理翳性能：对于办公用途，一般来说您不需要特别高的处理储性能.但是，如果忿需要攵海大量的知、讲行舞杂的计算或运行多个程序，那么f性能的潭器会让您的工作更t流好，我建议洗碎至少IntelCorei53cAMDRyzen5处理器，2 .内存：在为公场景下.它需叟同时运行多个应用程序，因此建议选样至少8GB内存的第记本电脑.双吟5要运行更加复杂的程序，比如视频嫡辑
23、软件，可以渐16GB或更高内存的电记不电胭1.3 .研耻一般来说，128GB即56GB的固态8盒足以满足办公用途的需要。如WS需要存储更多的牛喙批，可以骈512GB或更高容量的固忑硬生.4 显示器对于办公用途，般建议湿千至/块1屐寸的显示鼠同时,如M定需要K时询使用电柄.可以E肝护眼向示器*减D眼睛的假背感.5 .申地建航：攵睥您需圉T外出或无法播申的情况下使用电风建议选择具仃校长电*例就MgiS41.粮就It建议，以下是几款适合办公用途的留记本电脑：1. ThinkPadXlCdJbOnGen9:IgJgInteICorei5i7ftb三Sg.16GBrt512GB三arrj+1:arrj,
24、arr(j+1)=arrj+1,arrjreturnarrpythonQCopycode身定义泡排序函数，传入一个列表作为参数def(arr):&外层循环控制循环次从第：个元素到最后一个元素fJrange(,Ien(arr)-i):：如果黄一个元素大于后一个元素，则交换两个元素的位1ifarrjarrj*:arr(j),arrj+三arrj*i.arrj#运回排序后的列表arr这是T简单的冒泡俳序算法的Python实现，时间复杂度为0(M2),其核心思想是通过相邻元素的魄和交换来把小的数交换到最前面。整个排序过程需要执行n-1轮，每轮比较n-i次，避得至I有序的数组。图2-8GPT-4智能解释
25、代码GPT-4具备代码修正能力。GPT-4能够自动识别代码块中所存在的错误并给出合理的解释并修正：请问下列代码有问题吗？：defbubbleSort(arr):foriinrage(1,len(arr):forjinrange(0,len(arr)-i):ifarr(jarrj+1:arr(j.arr(j+1=arrj+1,arrj+1returnarr是的，此代码有问题.在该代码中，交换元素的代码行:应该修改为:这是因为该代码的目的是交换arrj和arrj+1的值，但是目前的代码将arrj+1的值赋给了arrj+1,而没有实现交换的目的.图2-9GPT-4智能修正代码文本知识抽取文本知识抽取
26、是指人工智能从自然语言文本中提取结构化或半结构化的信息或知识。对于GPT-4而言,用户仅需要输入特定的文本抽取任务和待抽取的文本，GPT-4就能够抽取出文本中的关键性实体，对于苹果即将上市的iPhoneSE4智能手机配置信息，GPT-4的抽取结果如下图2-10:实体抽取：iPhoneSE4S性能方面，搭竟的A15芯片，6G的运行内存，性能毋庸置疑，电池M也升级到300OmAh时，自带优化更好的ios16系统，更里要的是价格，大家都知道羊果旗舰手机定价开不便宜，动辄&六千上万。向该余夕卿圜市场定位二千档.图实体抽取结柒如下： 产bi名梆:iPhoneS1.4 芯号：A15 运行内存：6G 电池容
27、量：300OmAh 瑛作奈统：iosl6 价格定位：三千档图2-10GPT-4抽取文本中关犍信息阅读理解与分析阅读理解与分析任务要求人工智能不仅仅能理解和抽取文本中的关键字词，还能够推理出更加深入的信息和数据。对于2022年亚信科技公司的年中财报数据，GPT-4不仅仅能够将文本中的关键数字提取并列表，还能够推理出2021年的三新业务收入、三新业务收入占比等：学习下面的内容，用表格的形式，对比一下亚信科技2022年上半年和去年同期的常收：近日,亚信科技公布了公司截至2022年6月30日中期综合业纵报告期内，公司新签订单同比增长超过30%;收入达到约人口币31.09亿元，同比上升14.5%.其中三
28、新业务保持高速增长，收入达到约人民币1004亿元，同比上升81.4%,三新业务收入占收入比重提升至32.3%.1经济指标2022年上好2021年上的同比变化忆（亿元）31.0927.13上升14.5%三新业务收入（亿元）10.045.53上升81.4%三新业务收入占比（）32.320.4上升11.2百分点根据亚信科技公布的中期综合业绩，可以看出亚信科技2022年上半年的营收同比去年同期增长了14.5%。其中，三新业务收入同比增长了81.4%,三新业务收入占比也从去年同期的20.4%提升至32.3%.图2-11GPT-4智能分析文本和数据并制表复杂问题分析GPT-4具有更渊博的知识和更强大的解决
29、问题的能力，它可以以更高的精度分析解决复杂的问题：.在使用生成对抗网络(GANs)进行图像生成时,如何解决模式崩溃(modecollapse)问1H,同时避免生成器(generator)和判别器(discriminator)之间的训练不稳定性，以提高生成图像的质量和多样性？讨论可能的解决方案和相应的优缺点图在使用生成对抗网络(GANs)进行图像生成时,解决模式蚓溃和训练不稳定性的问题至关重要.以下是一些可能的解决方案及其相应的优缺点：1 .使用迷你批次(minibatch)判别：在判别题中，而非针对单个样本进行判断，使用小批样本的统计信息来评估真实性.这有助于生成黑产生更多样化的样本.优点：有
30、助于提高多样性.缺点：可能会增加训练时间.2 .修改损失函数：使用WaSSerSteinGAN(WGAN)或其他替代损失函数，可以减轻训练不稳定性问题.优点：更稳定的训练过程.缺点：需要调整超参数以获得最佳性能.3 .梯度惩罚(GradientPenalty)在WGAN的藁础上，引入悌度惩罚，确保判别器的梯度在局部保持合适的良图,有助于i免模式崩溃.优点：提高稳定性和生成样本质量.缺点：计算成本较高.4 .自动编码器-生成对抗网络(AAE-GAN)结合自动编码器(AE)和生成对抗网络(GAN)的优点,学习生成更多样化的样本.优点：提高多样性，缓解侵式崩溃问题.缺点：需要训解额外的自动舞码88.
31、5 .实例噪声(InStarKeNoise)在训练期间，在判别器的脸人数据中添加随机噪声.这有助于平滑判别器的决策边界.提高生成图像的多样性.优点：提高多样性，降低训练不稳定性.缺点：可能导致生成图像的质量降低.6 .使用卷积神经网络(CNN)使用卷积神烛网络作为生成88和判别黑，有助于捕获图像的局部特征，并改善生成图像的质量.优点：提高生成图像的质量.缺点：计算且杂度较高.7 .结合多个生成器和魔判别器：使用多个生成器和魔判别器进行训练，以提高生成图像的多样性.优点：提高多样性，降低模式崩溃的风睑.缺点：计算成本较高,需要吩调多个生成Wl和判别81.综上所述，解决GAN中的模式崩溃和训练不稳
32、定性问题需要综合考虑各种方法,在实际应用中，可以根据具体任务和需求,结合多种技巧来提高生成图像的质量和多样性.需要注意的是，每种方法都有其优缺点，可能需要对超参数和网络结构进行调整，以找到最合适的解决方案.图文分析GPT-4可以同时接受文本和图片输入，通过分析图片内容，结合输入文本作出合理回复：当我能用这些食材做什么？你可以用这些食材做很多东西！以下是T：- 煎饼或华夫饼- 法式薄饼- 法式吐司- 煎蛋酬新- 乳蛋饼- 谶奶或布丁- 蛋糕或纸杯蛋建- 松饼或面包.曲哥或松饼这些只是一些例子，但可能性是无限的!从上述分析示例看，GPT-4展示了四个极为重要的能力： 为人类提供世界知识：GPT4拥
33、有庞大的世界知识，包括事实性知识和常识，相比之前的1.1.M覆盖了更多的主题和知识。不仅可以提供知识的查询和检索，而且可以进行知识的归纳和总结，甚至提供简单的知识推理和证明能力。 为人类与1.1.M之间提供了符合人类习惯的交互方式：以遵循提示(prompt)并生成补全提示词的句子的语言生成方式，通过上下文学习保持对话一致性，能理解人类意图并用自然语言回答问题、生成内容和解决问题，改变了现有人机互动方式及人类获取世界知识的方式。 为人类提供了跨语言及多模态交流能力：不仅可以处理多种人类语言，还可以理解图片内容，为人们提供更加便捷的交流，此外还可以将人类语言与机器语言进行相互翻译，促进了人机物三元
34、世界的融合。 具备了自我学习，自我进化的能力：能够自动从海量数据和人类指令中学习到其中的世界知识，学习过程不需要人的介入，而且可以自行检查学习成果并不断优化迭代，能灵活应用所学知识来解决实际问题。当然,我们也看到，由于GPT-4是基于通用公开数据进行训练，缺少各行业领域的非公开的专业数据。这就造成其世界知识中缺乏深度的专业知识。因此，虽然在与人类进行沟通中，可以进行百科全书式的回答，但距离真正满足专业场景，还有相当大的差距。2.3 GPT-4的技术原理GPT-4是第四代GPT模型，但是技术原理上与GPT-3.5版本的ChatGPT更为接近。ChatGPT的技术特征已经包含在其全称ChatGen
35、erativePre-trainedTransformer中，是针对对话(Chat)进行的专门优化，GPT-4全部保留了上述技术特征。Transformer是GPT系列的基础架构,预训练和生成式是其成功之匙。本节通过Transformer.GPT-1xGPT-2、GPT-3.InstructGPTxChatGPT等一系列GPT技术的演进脉络分析，阐述GPT-4的技术原理。2017年，谷歌大脑团队在机器学习与人工智能领域顶会NeurIPS发表了uAttentionisallyouneed”论文，首次提出了基于自注意力机制(self-attention)的变换器(Transformer)模型并用于自然语言处理。相比于传统的循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN),Transformer采用自注意力机制、多头注意力机制、前馈网络、残
