什么是 Transformer 模型？
Transformer 是一种基于自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的深度学习架构，由 Google 研究团队于 2017 年提出。它彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，成为现代语言模型的基石。🧠
核心特点
- 并行计算：相比 RNN/LSTM，Transformer 可高效并行处理序列数据
- 全局依赖建模：通过自注意力机制捕捉长距离上下文关系
- 可扩展性：支持大规模模型训练（如 BERT、GPT 系列）
- 多任务适应：可应用于机器翻译、文本生成、问答系统等场景
应用场景
- 📘 机器翻译：如 社区技术文档 中的实践案例
- 🤖 对话系统：构建更自然的多轮交互模型
- 📊 文本摘要：通过编码器-解码器结构生成简洁摘要
- 🎯 文本分类：利用预训练模型进行下游任务微调