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Transformer是一种革命性的神经网络架构，由Google在2017年提出。它主要用于处理序列数据，如文本翻译、文本摘要等任务。Transformer的核心创新是注意力机制，特别是自注意力机制，这使得模型能够同时关注输入序列中的所有位置，而不需要像传统循环神经网络那样逐步处理。
注意力机制是Transformer的核心创新。传统的循环神经网络需要逐步处理序列，而注意力机制允许模型同时关注输入序列中的所有位置。当处理某个词时，模型会计算该词与序列中其他所有词的相关性，并根据重要性分配不同的权重。这样，模型可以直接捕捉到长距离的依赖关系。
Transformer的整体架构由编码器和解码器两部分组成。编码器负责处理输入序列，将其转换为内部表示。解码器则根据编码器的输出生成目标序列。每一层都包含多头注意力机制，这意味着模型可以同时从多个不同的角度关注输入信息。编码器和解码器之间通过注意力机制相互连接，使得解码器能够有效利用编码器的信息。
Transformer相比传统的循环神经网络和长短期记忆网络有显著优势。首先是并行计算能力，RNN需要按顺序逐步处理序列，而Transformer可以同时处理所有位置的信息。其次，Transformer在处理长序列时更加有效，能够直接捕捉任意两个位置之间的依赖关系，避免了RNN中信息传递路径过长导致的梯度消失问题。这些优势使得Transformer的训练速度大大提升。
Transformer架构的影响是革命性的，它催生了众多突破性的人工智能模型。在自然语言处理领域，BERT模型用于语言理解，GPT系列模型用于文本生成，包括最近火爆的ChatGPT。在机器翻译方面，Google翻译等服务都采用了Transformer架构。此外，Transformer还扩展到了计算机视觉领域，Vision Transformer在图像分类任务上取得了优异表现。可以说，Transformer已经成为现代人工智能的基石。