Transformer 是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的深度学习架构，自 2017 年论文《Attention is All You Need》发布以来，已成为自然语言处理（NLP）领域的核心工具。其优势在于并行计算能力和对长距离依赖关系的建模效果，广泛应用于机器翻译、文本生成、语音识别等领域。
📌 核心结构
自注意力机制
- 通过计算词与词之间的相关性，捕捉上下文信息
编码器（Encoder）与解码器（Decoder）
- 编码器将输入序列转换为隐层表示，解码器生成输出序列
多头注意力（Multi-Head Attention）
- 通过多个注意力头并行处理信息，增强模型的表达能力
🧩 应用场景
- 机器翻译：如 Google Translate 使用 Transformer 提升翻译质量
- 文本生成：如 Chatbot、文章续写等任务
- 语音识别：将语音信号转化为文本
- 图像处理：Vision Transformer（ViT）扩展至计算机视觉领域
✅ 优势对比
| 传统 RNN/CNN | Transformer |
|---|---|
| 序列依赖逐次处理 | 并行计算，效率更高 |
| 难以捕捉长距离依赖 | 自注意力机制解决此问题 |
| 参数量庞大 | 多头注意力优化参数利用率 |
📚 扩展阅读
如需深入了解 Transformer 的实现细节，可参考 深度学习基础概念 或 自然语言处理入门。