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Transformer模型是由谷歌在2017年提出的一种革命性深度学习架构。它完全基于注意力机制，抛弃了传统的循环神经网络结构，能够并行处理序列数据，在机器翻译、文本生成等任务上取得了突破性进展。
注意力机制是Transformer的核心创新。传统RNN只能看到前面的词，而注意力机制让模型同时关注句子中的所有词。比如处理"cat"这个词时，模型会计算它与其他所有词的相关性，用不同粗细的连线表示注意力权重。这样模型就能理解词语之间的复杂关系。
Transformer采用编码器-解码器架构。编码器负责理解输入序列，比如英文句子"The cat"，将其转换为包含语义信息的向量表示。解码器接收这些向量，逐步生成目标序列，比如中文"这只猫"。这种设计让模型能够处理不同长度的输入输出序列。
让我们用一个具体例子来理解Transformer的工作过程。当翻译"The cat is sleeping"时，传统RNN需要逐个处理单词，而Transformer同时看到所有英文单词，计算它们之间的关联性。比如"cat"和"sleeping"有很强的语义关系。然后解码器根据这些信息，逐步生成中文翻译"这只猫正在睡觉"。
Transformer模型的影响力远超机器翻译。在自然语言处理领域，GPT和BERT等模型都基于Transformer架构。在计算机视觉中，Vision Transformer证明了注意力机制同样适用于图像处理。此外，Transformer还被应用于语音识别、音乐生成，甚至生物信息学的蛋白质结构预测。可以说，Transformer已经成为人工智能领域最重要的基础架构之一。