Transformer 是一种革命性的神经网络架构，由 Google 团队于 2017 年提出，旨在解决传统 RNN 在处理长距离依赖和并行计算效率上的局限性。其核心思想是通过自注意力机制（Self-Attention Mechanism）和位置编码（Positional Encoding）来捕捉序列间的全局关系。
核心特点
- 并行处理能力：相比 RNN 的串行计算，Transformer 可以完全并行化，显著提升训练效率
- 自注意力机制：通过计算词与词之间的相关性，实现对上下文的深度理解 🧠
- 位置编码：用正弦/余弦函数为序列添加位置信息，解决纯注意力机制无法区分顺序的问题 📏
应用场景
Transformer 已广泛应用于：
- 机器翻译（如 /Community/Papers/Transformer/Architecture 中的案例）
- 文本生成
- 自然语言理解
- 图像处理（Vision Transformer, ViT）
扩展学习
如需深入了解 Transformer 的实现细节，可参考：
Transformer 的架构设计