Transformer模型:深度解析自然语言处理的革命性架构——从注意力机制到基础架构拆解在自然语言处理(NLP)的发展历程中,从早期的RNN(循环神经网络)到LSTM(长短期记忆网络),再到2017年Google提出的Transformer模型,每一次架构革新都推动着技术边界的突破。其中,Transformer凭借其完全基于注意力机制(Attention)的设计,彻底摆脱了对序列递归结构的依赖,不仅解决了传统模型在长距离依赖建模上的缺陷,更成为后续BERT、GPT等大语言模型的基石。本文将深入拆解Transformer的基础架构,聚焦核心技巧与代码实现细节,揭示其如何成为NLP革命的起点。