Transformer：注意力驱动的高效序列转换架构

"Transformer: Attention is All You Need"是一篇重要的研究论文，由Vaswani等人在2017年提出。该论文的主要贡献在于提出了一种全新的深度学习模型架构，即Transformer，它彻底摒弃了传统的递归或卷积神经网络（RNNs和CNNs）中的循环结构，转而专注于注意力机制（Attention）来处理序列数据，如自然语言理解和机器翻译。 在传统模型中，编码器-解码器结构是核心，编码器负责捕捉输入序列的上下文信息，解码器则用于生成输出序列。然而，这些模型受到递归结构的限制，导致在处理长序列时效率低下，难以并行化训练，且训练时间较长。Transformer通过引入自注意力机制，每个位置的隐藏状态不仅依赖于自身前一个状态，还同时考虑了序列中所有位置的信息，这样极大地提高了模型的并行性和效率。 实验结果表明，Transformer在WMT（Workshop on Machine Translation）2014年的英德和英法翻译任务中表现优异。在英德翻译任务中，模型达到了28.4 BLEU分，相较于当时最好的模型提升了超过2个BLEU点，这证明了其在翻译质量上的显著优势。在英法翻译任务中，Transformer在8个GPU上仅用3.5天就实现了单模型最新的BLEU分数41.8，这相对于之前最好的模型训练成本来说，显示出极大的效率提升。 Transformer的成功还体现在其通用性上，论文展示了模型在大量和有限训练数据的英语选区分析中的出色表现，表明它不仅适用于机器翻译，还具有广泛的迁移学习潜力，对其他序列建模任务，如文本分类、问答系统等具有良好的适用性。 Transformer的出现革新了序列建模和转换领域，展示了注意力机制在处理序列数据时的强大能力，以及其在模型结构、性能和训练效率上的显著改进。这项工作对于后续的深度学习研究和实际应用产生了深远的影响，推动了自然语言处理技术的发展。"