连续性关系

大模型的核心在于特征提取和重建。Transformer架构在NLP领域表现突出，而CNN则适用于图像处理。序列到序列(Seq2Seq)用于具有连续性内容的生成，如机器翻译、语音识别及视频处理等领域。CNN擅长处理不连续且独立的图像数据。