Transformer？

Transformer是Google于2017年提出的一种用于自然语言处理（NLP）的深度学习模型，特别是用于序列到序列（seq2seq）任务，如机器翻译[^4]。它显著地改变了传统RNN（循环神经网络）处理变长输入的方式，通过自注意力机制（self-attention mechanism）来捕捉文本中的全局上下文信息，而无需像RNN那样逐个位置处理。

核心概念包括：
1. **自注意力机制**[^5]：每个输入元素都可以同时访问整个序列中的其他元素，这样模型可以并行计算，提高了效率。
2. **多头注意力**[^5]：将注意力分成多个不同的“头”，可以捕获不同抽象层次的依赖关系。
3. **位置编码**[^5]：为了保留序列的顺序信息，即使在无序的数据中，也给输入元素添加了一个位置编码。

Transformer的主要优点包括：
- 并行计算能力：能够对整个输入序列进行同时处理，训练速度更快。
- 深度学习效果：在很多NLP任务上达到了最先进的性能。

示例代码（简化版）[^6]：

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

# 初始化BERT模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 输入序列编码
inputs = tokenizer.encode_plus("This is a sample sentence.", return_tensors="pt")

# 前向传播
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits