数字化转型网人工智能研习社关注人工智能从技术到落地的全方面，包含机器学习算法、深度学习架构、自然语言处理（NLP）技术、计算机视觉技术、AI+医疗健康、AI+交通出行、AI+金融、AI+制造、AI+消费品、AI+互联网、数据隐私和安全、算法公平性、产业生态建设、政策法规制定与完善等。
在Transformer出现之前，RNN（循环神经网络）和CNN（卷积神经网络）在NLP任务中表现一般。RNN擅长处理序列数据，但训练效率较低且难以捕捉长距离依赖信息；CNN虽适合图像处理，却不能很好适应变长输入的文本数据。为解决这些难题，谷歌团队在2017年的论文《Attention Is All You Need》中提出Transformer，核心创新在于「注意力机制（Attention）」代替序列依赖，从而实现并行计算、充分提取上下文联系。
Transformer的意义在于，Transformer让大规模预训练成为可能。由于不再严格依赖序列计算，模型可以高效地处理海量文本数据，从中自动学习语义、句法和世界知识。这为后来的GPT系列、大型多模态模型奠定了基础。
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