码界领航：Transformer模型-架构与原理的革命性突破
在人工智能发展的漫长征途上，Transformer模型的出现无疑是一座熠熠生辉的里程碑。自2017年谷歌团队将其引入世人视野，它便在自然语言处理（NLP）领域掀起惊涛骇浪，彻底改写了AI语言理解的发展轨迹。
Transformer模型的核心魅力，源于其大胆革新的架构设计。它果断舍弃传统循环神经网络（RNN）结构，转而采用注意力机制（AttentionMechanism）处理序列数据。这一创举赋予模型强大的能力，使其能够跨越距离障碍，精准捕捉输入序列中任意两个位置的依赖关系。无论是短文本中的紧密关联，还是长文档里的遥相呼应，Transformer都能敏锐洞察，这正是它在处理长距离依赖问题时脱颖而出的关键所在。
从原理来看，Transformer模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）携手协作。编码器如同一位智慧的“翻译官”，将输入序列转化为蕴含深层语义的连续向量；解码器则依据编码器的成果与先前输出，精心生成目标序列。每个编码器和解码器都由多层结构堆叠而成，自注意力（Self-Attention）层与前馈神经网络（Feed-ForwardNeuralNetwork）是其中的核心组件。自注意力层让模型在处理当前词汇时，能通盘考量序列中的所有信息，前馈神经网络则对这些信息进一步加工提炼，二者相辅相成，共同成就了Transformer的卓越性能。这种独特架构与精妙原理，为Transformer在人工智能领域的大放异彩奠定了坚实基础。
