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，