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Transformer是2017年由Google提出的一种全新的深度学习架构。它在自然语言处理领域引发了革命性的变化。与传统的RNN和LSTM不同，Transformer完全基于注意力机制，摆脱了序列处理的限制，实现了高效的并行计算。这个模型不仅在机器翻译任务上取得了突破性成果，更成为了后续GPT、BERT等大型语言模型的基础架构。
Transformer的整体架构采用编码器-解码器设计。编码器负责理解和编码输入序列，将其转换为内部表示。解码器则基于编码器的输出生成目标序列。两个组件都大量使用多头注意力机制，这是Transformer的核心创新。编码器和解码器都由多个相同的层堆叠而成，每层包含注意力子层和前馈神经网络子层。
注意力机制是Transformer的核心创新。它通过Query、Key和Value三个矩阵来计算注意力权重。首先计算Query和Key的点积，然后除以维度的平方根进行缩放，接着通过Softmax函数得到注意力权重，最后用这些权重对Value进行加权求和。这种机制允许模型在处理序列时关注到任意位置的信息，突破了传统RNN只能顺序处理的限制。
Transformer还包含两个重要组件：位置编码和多头注意力。由于注意力机制本身无法感知位置信息，需要通过位置编码将位置信息加入到词嵌入中。多头注意力机制并行计算多个注意力头，每个头关注不同的表示子空间，增强了模型的表达能力。此外，残差连接和层归一化确保了深层网络的稳定训练，防止梯度消失问题。
Transformer的出现彻底改变了自然语言处理领域，开启了大模型时代。基于Transformer架构，研究者们开发出了BERT、GPT、T5等一系列强大的预训练模型。BERT采用双向编码器，擅长理解任务；GPT系列专注于文本生成；而ChatGPT更是将对话能力推向新高度。这些模型在机器翻译、文本摘要、问答系统等各种NLP任务中都取得了突破性进展，展现了Transformer架构的强大潜力。