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Transformer模型是2017年由Google研究人员提出的一种全新神经网络架构。它彻底改变了自然语言处理领域，完全依赖注意力机制来处理序列数据，摒弃了传统的循环神经网络结构。
自注意力机制是Transformer模型的核心创新。它允许模型在处理序列中的每个词时，同时考虑序列中所有其他词的重要性。通过计算查询、键和值矩阵，模型能够为每对词分配注意力权重，从而更好地理解上下文关系和长距离依赖。
Transformer模型采用编码器-解码器架构。编码器负责将输入序列转换为连续的表示，通常由多个相同的层堆叠而成，每层包含自注意力机制和前馈网络。解码器则利用编码器的输出，结合目标序列的部分信息，逐步生成最终的输出序列。
由于Transformer不使用循环结构，它需要位置编码来保留序列中词语的顺序信息。位置编码与词嵌入相加，为每个位置提供唯一的表示。Transformer的另一个重要优势是并行计算能力，与RNN的串行处理不同，它可以同时处理序列中的所有位置，大大提高了训练效率。
Transformer模型的影响是革命性的。它催生了BERT、GPT、T5等一系列突破性模型，彻底改变了自然语言处理领域。这些模型在机器翻译、文本生成、问答系统、文本分类等任务上都取得了显著成果。如今，Transformer的应用已经扩展到计算机视觉等其他领域，成为人工智能发展的重要基石。