近年来，Transformer 模型因其强大的性能成为自然语言处理领域的明星技术。它通过自注意力机制（Self-Attention Mechanism），实现了高效的信息处理与特征提取。不同于传统的循环神经网络（RNN），Transformer 能够并行化处理数据，极大提升了训练效率。它的核心在于“自注意力”结构，允许每个词关注句子中的其他词，从而更好地捕捉长距离依赖关系。此外，Transformer 还采用了位置编码（Positional Encoding）来弥补其无法感知顺序信息的缺陷，使得模型既能理解语义，又能保留语法结构。在机器翻译、文本生成等领域，Transformer 已经取得了令人瞩目的成果。未来，随着研究的深入，这一模型有望在更多场景中大放异彩！🚀

深度学习 Transformer模型 人工智能