transformer的发展历史

### Transformer 模型发展历程

#### 起源与发展初期
Transformer模型首次被提出是在2017年，由谷歌的研究人员发布的一篇论文《Attention Is All You Need》，这篇开创性的文章介绍了完全依赖于注意力机制的新架构，摒弃了传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)，从而开启了自然语言处理(NLP)领域的一个新时代[^3]。

#### 技术突破与广泛应用
自那时起，基于Transformer结构的各种改进版本迅速涌现出来，在多个NLP任务上实现了性能上的显著提升。例如BERT（双向编码器表示转换器）通过引入预训练加微调的方式大幅提高了下游任务的表现；而GPT系列则展示了强大的文本生成能力，这些成果进一步推动了该类模型的应用范围扩展到更广泛的场景中去[^2]。

#### 进一步演进与多样化应用
随着时间推移，研究者们不断探索新的方法来优化和完善这一框架下的各个组件，比如多模态融合、轻量化设计等方面都取得了不少进展。此外，除了最初的序列建模外，现在也出现了许多针对特定应用场景定制化的变体，如视觉变换器(Vision Transformer, ViT)用于图像识别等领域之外的任务解决，这标志着Transformers正逐渐成为通用人工智能工具箱中的一个重要组成部分[^1]。

import matplotlib.pyplot as plt

years = ['2017', '2018', '2019', '2020', '2021']
events = [
    "Transformer Introduced",
    "BERT & GPT Released",
    "Efficient Transformers Developed",
    "Multimodal Applications Explored",
    "Vision Transformers Emerged"
]

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(years, range(len(events)), marker='o')
for i, txt in enumerate(events):
    plt.annotate(txt, (years[i], i), textcoords="offset points", xytext=(0,10), ha='center')

plt.title('Timeline of Key Developments in the Evolution of Transformer Models')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Key Events')
plt.yticks([])
plt.show()