Transformer是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的革命性神经网络架构，广泛应用于自然语言处理领域。相比传统RNN/LSTM模型，它能更高效地捕捉长距离依赖关系。
核心组件
自注意力机制 🧠
通过计算词与词之间的相关性，让模型理解序列中不同位置的语义关联。位置编码 🗺️
为序列添加位置信息，解决Transformer对序列顺序不敏感的问题。多头注意力 🧾
并行计算多个注意力头，提取不同子空间的语义特征。
应用场景
- 机器翻译 📝
- 文本生成 📚
- 情感分析 😊
- 问答系统 💬
学习资源
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想了解其与传统注意力机制的区别？点击此处获取对比分析。
📌 小贴士：Transformer的预训练模型（如BERT、GPT）已成为NLP领域的核心技术，建议结合实战项目加深理解。