Transformer是一种革命性的神经网络架构，由Google Brain团队在2017年的论文《Attention Is All You Need》中首次提出。它完全基于注意力机制来处理序列数据，彻底改变了自然语言处理领域。与传统的循环神经网络不同，Transformer可以并行处理整个序列，大大提高了训练效率。
Transformer的核心架构由编码器和解码器两个主要部分组成。编码器负责处理输入序列，将其转换为丰富的上下文表示。解码器则基于编码器的输出，逐步生成目标序列。每个编码器和解码器都由多个相同的层堆叠而成，每一层都包含注意力机制和前馈神经网络。
注意力机制是Transformer的核心创新。自注意力允许模型计算序列中每个元素与其他所有元素之间的关系权重，从而有效捕捉长距离依赖。多头注意力机制并行运行多个注意力头，每个头学习不同类型的关系模式。注意力的计算基于查询、键和值三个矩阵，通过softmax函数得到注意力权重。
Transformer相比传统的循环神经网络具有显著优势。首先是并行计算能力，Transformer可以同时处理整个序列，而RNN必须逐步处理，这大幅提升了训练效率。其次，Transformer能够直接建模序列中任意位置之间的关系，有效解决了RNN在处理长序列时的梯度消失问题。此外，Transformer架构具有良好的可扩展性，易于构建大型模型。
Transformer架构产生了深远的影响，催生了众多突破性的AI模型。从BERT和GPT系列的大型语言模型，到ChatGPT这样的对话系统，再到视觉Transformer和多模态模型，Transformer已经成为现代人工智能的基石。它不仅革命了自然语言处理领域，还扩展到计算机视觉、代码生成、蛋白质预测等多个领域，真正成为了AI革命的催化剂。