Transformer（变换器）

Transformer（变换器）是一种在自然语言处理（NLP）和图像识别等领域被广泛使用的、基于深度学习的神经网络模型架构。 2017年 Google 在论文《Attention is All You Need》中提出，取代了此前主流的RNN和LSTM，成为当今众多AI模型的基础架构。 Transformer最大的特点是利用“自注意力机制（Self-Attention）”并行处理句子中词语之间的关系。 这一机制使模型即使面对长文本也能高效把握上下文，从而胜任翻译、摘要、对话、分类等各种自然语言任务。 基于Transformer的代表性模型包括： - BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers） - GPT（Generative Pre-trained Transformer） - T5、XLNet、RoBERTa、Vision Transformer（ViT）等 主要应用场景如下： - 搜索引擎中的语义理解 - 自然文本生成与翻译 - 与语音识别、图像识别融合的多模态AI - 问答系统、对话系统和推荐引擎的能力提升 Transformer是支撑AI进化的最重要架构之一，其应用不仅局限于自然语言处理，还在医疗、教育、创作、科研等众多领域持续拓展。