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Transformer是一种革命性的神经网络架构，主要用于处理序列数据，在自然语言处理领域取得了巨大成功。它的核心特点是完全基于注意力机制，不使用传统的循环或卷积结构，能够并行处理序列，并且擅长捕捉长距离依赖关系。
Transformer架构由两个主要部分组成：编码器和解码器。编码器负责处理输入序列，理解序列的含义和关系，生成序列的表示。解码器则基于编码器的输出，逐步生成目标输出序列。这种编码器-解码器的设计使得Transformer能够有效地处理序列到序列的转换任务。
注意力机制是Transformer的核心创新。自注意力机制能够计算序列中每个位置与其他所有位置的关联度，为每个位置分配相应的权重，生成加权的表示向量。这种机制的优势在于可以并行计算，速度快，能够有效捕捉长距离依赖关系，并且提供了很好的可解释性。
相比传统的RNN和CNN，Transformer具有显著优势。首先是并行计算能力，RNN需要顺序处理序列，而Transformer可以同时处理所有位置，大幅提升训练速度。其次是长距离依赖捕捉能力，RNN存在梯度消失问题，而Transformer可以直接建立远程连接。最后是可解释性强，通过注意力权重可视化，我们能够理解模型的关注点。
总结一下我们学到的内容：Transformer是一种基于注意力机制的革命性神经网络架构，由编码器和解码器组成，专门处理序列到序列的任务。其核心的自注意力机制实现了并行计算和长距离依赖关系的有效捕捉。相比传统的RNN，Transformer具有更快的训练速度和更好的性能表现。它已经成为现代大型语言模型如GPT和BERT的基础架构，在自然语言处理领域产生了深远影响。