自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，而 Transformer 模型则是近年来推动 NLP 飞速发展的核心技术之一。其通过自注意力机制（Self-Attention）解决了传统 RNN 的序列建模局限，成为语言模型、机器翻译、文本生成等任务的基石。
🔍 核心概念
- 自注意力机制：允许模型动态关注输入序列中不同位置的信息，提升上下文理解能力
- 并行计算：相比 RNN 的串行结构，Transformer 支持高效并行训练，加速模型迭代
- 位置编码：为序列添加位置信息，弥补 Transformer 缺乏固有顺序感知的缺陷
- 多头注意力：通过多个注意力头捕捉不同子空间的特征，增强模型表达能力
📚 应用场景
Transformer 被广泛应用于：
- 机器翻译（如 Google 的 Transformer 模型）
- 文本摘要与生成
- 情感分析与问答系统
- 自然语言理解（如语义相似度计算）
🌐 扩展阅读
如需深入了解 Transformer 的实现细节，可参考 Transformer 模型详解 一文。