GPT-4o采用多層變換器（Transformer）架構，基于注意力機制（Attention Mechanism）實現高效的語言處理。

2）端到端訓練

GPT-4o通過端到端的方式進行訓練，這意味著模型從輸入到輸出的整個過程都在同一個網絡中進行。

這種方法允許模型在訓練過程中學習到如何在不同模態之間進行信息的無縫轉換和融合。訓練數據包括大量的文本、圖像和音頻，確保模型能夠有效地處理和生成多模態內容。

3）模態間的信息融合

傳統多模態模型通常為不同模態分別設計編碼器和解碼器，這樣容易導致信息融合的效率低下。

而GPT-4o將所有模態的數據統一到一個神經網絡只中處理，創新在于其早期融合策略，從訓練初期就將所有模態的數據映射到一個共同的表示空間中，使模型能夠自然地處理和理解跨模態的信息。

Transformer架構：