什么是 Transformer 模型

Transformer 是 2017 年引入的一种深度学习架构，主要为机器翻译等序列到序列任务设计。其核心创新在于使用自注意力机制代替循环层，从而实现对整个序列的并行处理。

与之前的循环模型不同，它同时处理所有输入词元，消除了顺序处理瓶颈。自注意力计算输入中每对词元之间的关系，权衡它们的重要性。位置编码被添加以提供序列顺序信息。架构包含一个用于处理输入的编码器和一个用于生成输出的解码器，多头注意力允许关注不同的表示子空间。

Transformer 因其卓越的并行化和建模能力彻底革新了自然语言处理。它构成了 BERT、GPT 和 T5 等主要大语言模型（LLM）的基础，通过有效捕获长距离依赖关系和上下文信息，为机器翻译、文本摘要、问答和文本生成等应用提供支持。