Transformer模型是人工智能领域的一个重要突破。它在2017年由谷歌研究团队在《Attention Is All You Need》这篇论文中首次提出。这个模型彻底改变了我们处理序列数据的方式，特别是在自然语言处理任务中表现出色。
Transformer模型的核心创新是自注意力机制。传统的循环神经网络需要按顺序处理序列，而自注意力机制允许模型在处理序列中的任何一个元素时，同时考虑序列中所有其他元素的信息。这就像是每个词都能够直接与句子中的所有其他词进行对话，计算它们之间的相关性和重要性。
典型的Transformer模型由两个主要组件构成：编码器和解码器。编码器负责理解和编码输入序列，将原始文本转换为富含语义信息的向量表示。解码器则利用编码器提供的信息，逐步生成目标输出序列。这种编码器-解码器架构使得Transformer能够有效处理各种序列到序列的任务。
与传统的循环神经网络不同，Transformer模型最大的优势在于并行处理能力。RNN需要按时间步骤顺序处理序列，而Transformer可以同时处理序列中的所有位置，这大大提高了训练效率。由于模型不再按顺序处理，Transformer使用位置编码来为每个词注入位置信息，确保模型能够理解词语在序列中的相对位置关系。
总结一下我们今天学习的内容：Transformer模型是人工智能领域的重大突破，它通过自注意力机制实现了高效的全局信息整合，通过并行处理大幅提升了训练效率。这个架构不仅成为了BERT、GPT等现代语言模型的基础，也正在被应用到计算机视觉等其他人工智能领域，展现出巨大的潜力和影响力。