Transformer最早由谷歌于2017年在《Attention Is All You Need》论文提出，并且迅速成为自然语言处理（NLP）领域的标配，也是现今所有大模型的核心架构。其革命性的自注意力机制彻底改变了序列建模的方法。与传统的循环神经网络（RNN）不同，Transformer能够并行处理序列中的所有位置，通过注意力权重矩阵捕获任意距离的依赖关系。这种架构设计不仅提高了训练效率，还显著增强了模型对长序列和复杂依赖关系的建模能力。
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