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Transformer 是一种革命性的深度学习模型架构，于2017年由谷歌研究团队提出。它彻底改变了自然语言处理领域，成为现代大型语言模型的基础。与传统的循环神经网络不同，Transformer 完全依赖自注意力机制来处理序列数据，这使得它能够并行处理，大大提高了训练效率。
自注意力机制是 Transformer 的核心创新。它允许模型在处理序列中的每个位置时，同时关注序列中的所有其他位置。通过计算查询、键和值矩阵，模型能够学习哪些位置对当前位置最重要。这种机制使得模型能够捕获长距离的依赖关系，而不受序列长度的限制。
Transformer 采用经典的编码器-解码器架构。编码器负责处理输入序列，通过多层自注意力机制提取特征表示。解码器则基于编码器的输出和之前生成的内容，逐步生成目标序列。编码器和解码器之间通过交叉注意力机制连接，使解码器能够关注到输入序列的相关部分。