Transformer 架构：重塑 AI 领域的核心基石

在人工智能的发展历程中， 架构的出现具有里程碑意义。2017 年谷歌团队提出这一模型后，迅速改变了自然语言处理乃至整个 AI 领域的技术格局。

的核心突破在于引入自注意力机制，解决了传统模型处理长序列信息的瓶颈。此前的循环神经网络按顺序处理数据，难以捕捉长距离关联；卷积神经网络擅长局部特征提取，却缺乏全局视角。而自注意力机制让模型能像人类阅读一样，动态计算每个元素与其他所有元素的关联权重，精准捕捉 “上下文语义联系”，哪怕文本长度达到数千字。

从结构上看， 由编码器和解码器两部分组成。编码器负责将输入数据（文字、图像像素等）转化为包含丰富语义信息的向量表示；解码器则基于这些向量生成目标输出（翻译结果、回答内容等）。两者通过 “多头注意力” 机制并行处理数据，彻底摆脱了序列依赖的限制，大幅提升了训练效率。

这一架构的灵活性和高效性使其成为 AI 领域的 “万能基础”。以 GPT、BERT 为代表的大语言模型均基于 构建，推动 AI 从 “专项任务工具” 进化为 “通用智能助手”。如今，其应用已从自然语言处理扩展到图像识别、语音合成、自动驾驶等多个领域，成为支撑 AI 技术快速迭代的核心基础设施。