Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，由 Google 的 KEG 实验室在 2017 年提出。自那时以来，Transformer 已经成为自然语言处理领域的基石，并在各种任务中取得了显著的成果。
发展历程
早期探索：在 Transformer 提出之前，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是自然语言处理中常用的模型。这些模型在处理长序列数据时存在一些问题，如梯度消失和长距离依赖。
Transformer 提出：2017 年，Google 的 KEG 实验室提出了 Transformer 模型。该模型基于自注意力机制，可以有效地处理长序列数据。
模型改进：随着研究的深入，研究者们对 Transformer 进行了各种改进，如引入位置编码、多头注意力、残差连接等。
应用扩展：Transformer 在自然语言处理领域得到了广泛应用，如机器翻译、文本摘要、问答系统等。
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Transformer 模型结构图