Transformer的适应性:8年主导地位的秘密

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1. 背景介绍

自2017年以来，Transformer模型凭借其强大的性能和广泛的应用场景，在自然语言处理（NLP）领域迅速崛起，成为主流模型架构。其核心在于自注意力机制，能够有效捕捉文本序列中的长距离依赖关系，超越了传统RNN模型的局限性。

Transformer的出现标志着NLP领域进入了一个新的时代，其应用范围涵盖了机器翻译、文本摘要、问答系统、对话系统等多个领域，并取得了显著的成果。

2. 核心概念与联系

Transformer的核心概念是自注意力机制，它允许模型关注输入序列中的任意位置，并根据其重要性赋予不同的权重。

Transformer架构

graph LR
    A[输入层] --> B{编码器}
    B --> C{解码器}
    C --> D[输出层]

编码器

• 多层Transformer块，每个块包含多头自注意力层和前馈神经网络层。
• 通过自注意力层，编码器可以捕