一文了解Transformer架构:大模型的核心基石与实战全攻略Transformer为何能重塑大模型格局?2017年,Google团队在论文《Attention Is All You Need》中首次提出Transformer架构,彻底打破了此前循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)在序列建模领域的垄断地位。在此之前,RNN及其变体因依赖时序逐次计算,存在并行效率低、长距离依赖捕捉能力弱等致命缺陷——当处理长文本(如上千token的文章)时,梯度消失或爆炸问题频发,模型难以学习到远距离token间的关联。而Transformer以“自注意力机制”为核心,