Transformer模型自2017年提出以来，彻底改变了自然语言处理（NLP）的研究范式。其通过自注意力机制（Self-Attention）解决了传统序列模型的效率问题，成为现代语言理解与生成的核心工具。
核心优势 🔍
- 并行计算能力：相比RNN/CNN，Transformer可高效利用GPU/TPU进行并行处理
- 长距离依赖建模：自注意力机制能捕捉序列中任意位置的关联关系
- 多语言支持：通过参数共享实现跨语言的统一处理框架
- 预训练-微调范式：推动了BERT、GPT等模型在下游任务中的广泛应用
典型应用场景 🌍
- 机器翻译：如WMT等国际评测任务中的SOTA模型
- 文本生成：包括对话系统、故事创作等创造性任务
- 问答系统：基于BERT的问答模型在SQuAD等数据集表现优异
- 情感分析：利用Transformer提取文本深层语义特征
扩展阅读 📚
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