Transformer 模型 是由 Vaswani 等人在 2017 年提出的一种深度学习架构，广泛应用于自然语言处理（NLP）领域，尤其是大型语言模型（LLM）的核心基础。它的关键创新是基于自注意力机制（Self-Attention），能够捕捉序列中任意位置之间的依赖关系，突破了传统循环神经网络（RNN）在处理长距离信息时的局限。 Transformer 由编码器和解码器堆叠组成，主要模块包括输入嵌入、位置编码、多头自注意力、前馈神经网络，以及残差连接和层归一化。多头自注意力机制使模型能够从多个角度理解上下文信息，提升语言理解和生成的能力。 相比传统模型，Transformer 支持并行计算，大幅提高训练和推理效率。大型语言模型如 GPT、BERT 等，都是基于 Transformer 架构，通过堆叠大量层来学习海量文本数据，实现强大的语言理解和生成能力。 简而言之，Transformer 是现代 NLP 和 LLM 的基石，凭借其高效的注意力机制和灵活的结构，推动了人工智能在语言处理领域的飞速发展。