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Transformer是一种革命性的神经网络架构，于2017年由Google提出。它完全摒弃了传统的循环神经网络和卷积神经网络，仅依靠注意力机制来处理序列数据。Transformer采用编码器-解码器框架，编码器将输入序列转换为表示，解码器根据这些表示生成输出序列。
注意力机制是Transformer的核心创新。它通过Query、Key和Value三个向量来计算注意力权重。Query表示当前要处理的位置，Key表示所有位置的特征，Value表示实际的内容。注意力公式计算Query和Key的相似度，经过softmax归一化后，用这些权重对Value进行加权求和，得到最终的注意力输出。
编码器是Transformer的重要组成部分，由多个相同的层堆叠而成。每个编码器层包含两个主要子层：多头自注意力机制和前馈神经网络。输入首先经过嵌入层和位置编码，然后通过多头自注意力机制捕捉序列内部的依赖关系。每个子层都使用残差连接和层归一化来稳定训练过程。
解码器结构比编码器更复杂，包含三个主要子层。首先是掩码自注意力机制，它防止模型在生成当前词时看到未来的词。然后是交叉注意力机制，它让解码器能够关注编码器的输出，建立输入和输出之间的联系。最后是前馈神经网络。每个子层同样使用残差连接和层归一化。
Transformer架构具有显著优势。首先是高度并行化计算能力，不像RNN需要顺序处理，Transformer可以同时处理整个序列。其次能够有效捕捉长距离依赖关系，解决了传统模型的梯度消失问题。基于Transformer的模型如BERT、GPT、T5等在各种自然语言处理任务中都取得了突破性进展，包括机器翻译、问答系统、文本摘要等领域。