Transformer：神经网络的革新者
起源与概念： Transformer模型的起源可追溯至20世纪90年代，由Jürgen Schmidhuber首次提出，当时名为"快速权重控制器"。这一早期模型引入了自注意力机制，用以学习句子中单词间的相互关系，尽管其理念超前，却因效率问题未能广泛应用。
技术突破与应用： 随着深度学习技术的飞速发展，2017年，Transformer模型在一篇具有里程碑意义的论文中被正式定义，迅速获得巨大成功。它通过自注意力机制和位置编码层，有效捕捉序列中的长距离依赖，尤其在处理长序列方面表现出色。其并行化计算的优势，加速了模型训练，为自然语言处理（NLP）领域带来了突破性进展，如BERT等模型的诞生。
重新定义与成就： 尽管早期模型未被广泛采纳，但Vaswani等人的论文为Transformer模型带来了新生，将其塑造为现代深度学习的尖端技术，并在NLP等领域取得了显著成就。
核心优势与影响： Transformer之所以成功，在于其学习长距离依赖关系的能力，这对于理解句子上下文至关重要。自注意力机制使模型在解码时能聚焦于最相关的单词，极大地推动了NLP任务的发展。
未来展望： Transformer对NLP领域产生了深远影响，广泛应用于多种任务，并持续优化。展望未来，Transformer有望解决更广泛的NLP挑战，变得更加高效和强大。
