Transformer的发展史

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，最早由Vaswani等人在2017年提出，用于自然语言处理任务中的序列建模。Transformer的提出对于机器翻译等任务的性能有了显著的提升，并且在后续的研究中被广泛应用。

在Transformer之前，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）是常用的序列建模方法。然而，RNN存在梯度消失和梯度爆炸等问题，而CNN则无法捕捉长距离依赖关系。为了解决这些问题，Transformer采用了自注意力机制，使得模型能够同时考虑输入序列中的所有位置信息，从而更好地捕捉序列中的依赖关系。

Transformer的核心思想是通过自注意力机制来计算输入序列中各个位置之间的相关性，并将这些相关性作为权重来加权求和，从而得到每个位置的表示。同时，Transformer还引入了残差连接和层归一化等技术，以加强模型的表达能力和训练稳定性。

随着Transformer的提出，它在机器翻译、文本生成、语言理解等任务上取得了很好的效果，并且逐渐成为自然语言处理领域的主流模型。后续的研究工作也对Transformer进行了不断的改进和扩展，如BERT、GPT等模型都是基于Transformer的进一步发展。