Transformer 是自然语言处理领域革命性的模型架构，凭借其并行计算能力和自注意力机制（Self-Attention）成为现代 AI 的基石。以下是其核心要点：

1. 核心组件

  • 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

    Transformer_Architecture

  • 前馈神经网络（FFN）
    每个位置独立处理，提升计算效率

    Self_Attention_Mechanism

  • 位置编码（Positional Encoding）
    为序列添加位置信息，解决顺序问题

    Positional_Encoding

2. 优势特点

✅ 并行处理能力
✅ 长距离依赖建模
✅ 模块化设计便于扩展
✅ 支持多任务学习（如翻译、文本生成）

3. 应用场景

  • 机器翻译（如 Google Translate）
  • 文本生成（如 ChatGPT、文心一言）
  • 情感分析
  • 问答系统

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4. 扩展阅读

💡 小贴士：Transformer 的变体（如 BERT、GPT）通过改进注意力机制和任务设计，进一步推动了 NLP 的发展。