Transformer 是一种革命性的神经网络架构，自2017年提出以来已成为自然语言处理（NLP）领域的基石。它通过自注意力机制（Self-Attention）解决了传统RNN/LSTM在长距离依赖和并行计算上的局限性。
核心特点
- 并行计算：相比序列模型，Transformer 可以并行处理输入，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，捕捉全局依赖关系
- 位置编码：使用正弦/余弦函数为序列添加位置信息
- 多头注意力：从不同子空间提取特征，增强模型表达能力
典型应用场景
- 机器翻译 - 如 Google Translate 的底层实现
- 文本生成 - 包含 聊天机器人 和 文章创作
- 情感分析 - 通过 情感识别 技术实现
- 文本摘要 - 自动提取文章核心内容
技术优势
- 支持长序列处理（比RNN更稳定）
- 训练速度提升5-10倍
- 更容易进行模型扩展和优化