Transformer

什么是 Transformer

Transformer 是一种基于注意力机制（Attention）的深度学习模型架构，最早由 Google 在 2017 年论文 《Attention Is All You Need》 中提出。它彻底改变了自然语言处理（NLP），并成为当今大模型（如 GPT、BERT、Claude 等）的基础算法框架。

一句话定义：

Transformer 是一种通过自注意力机制，对序列数据进行全局建模、并行计算的神经网络架构。

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一、Transformer 解决了什么问题？

在 Transformer 之前，序列建模主要依赖：

• RNN / LSTM / GRU

这些模型存在明显瓶颈：

• ❌ 无法并行计算（必须按时间步顺序处理）
• ❌ 长距离依赖困难（梯度消失 / 记忆衰减）
• ❌ 训练效率低、难以规模化

Transformer 的核心突破是：

完全抛弃递归结构，用注意力机制直接建模任意位置之间的关系。

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二、Transformer 的核心思想

自注意力（Self-Attention）

自注意力机制的本质是：

序列中的每一个元素，都可以“关注”序列中的所有其他元素，并根据相关性动态加权。

例如在句子中：

“The animal didn’t cross the street because it was too tired.”

模型需要知道 it 指代的是 animal，而不是 street。

Self-Attention 正是为了解决这种全局依赖建模问题。

可视化

• https://bbycroft.net/llm
• https://poloclub.github.io/transformer-explainer/

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Transformer 算法讲解

Transformer 代码开发