Transformer 为什么如此流行

Transformer 架构因其自注意力机制克服了 RNN 和 LSTM 等之前顺序模型的关键局限性而获得了极大的普及。这使得对数据内长距离依赖关系和复杂关系的建模更为有效。

其自注意力机制在训练期间实现了并行计算，与顺序模型相比显著加快了过程。与 RNN 不同，它本质上不受梯度消失的影响，可以等距地关注输入序列的任何部分，无论位置或距离如何。这种设计本质上支持可扩展的模型架构，使其非常适合现代大语言模型和基础 AI 系统所必需的海量数据集和参数数量。Transformer 不仅在 NLP 中表现出色，在计算机视觉和多模态任务等多样化领域也同样如此。

这种强大的能力直接推动了自然语言处理（翻译、摘要）、生成式 AI（智能客服、创意内容）等领域的前沿应用。其架构构成了最先进模型（如 BERT、GPT 系列）的骨干，通过增强的准确性、效率以及新颖的 AI 驱动产品和服务带来切实的商业价值。