Transformer到底解决什么问题？

Transformer 到底解决什么问题？

摘要

Transformer是NLP领域的重要突破，解决了长距离依赖和并行处理难题。它通过自注意力机制动态捕捉序列信息，结合多头注意力从多角度分析语义关系。相比RNN，Transformer摒弃了顺序计算，引入位置编码保留序列信息，实现了高效并行训练。其核心在于自注意力、多头注意力和前馈网络等模块的协同，为NLP任务提供了强大的建模能力。