超级解析：逐层分解Transformer

.模型宝子们，今天聊聊超牛的 Transformer 模型！它在自然语言处理（NLP）领域影响巨大，改变了游戏规则。Transformer 首次引入自注意力机制，就像给输入序列各位置装了 “小雷达”，能紧密关联不同位置信息。模型由编码器、解码器构成，借层层注意力机制，实现信息高效传递与特征精准提取。它优点超亮眼：并行计算能力强，适合大规模数据与分布式训练，运算速度快；还是迁移学习 “多面手”，微调预训练模型就能适应不同任务；自注意力机制赋予它强劲的长距离依赖捕捉力，处理序列数据游刃有余。当然也有缺点，它很 “贪心”，需要大量训练数据与高性能硬件；处理时间序列或音频数据时，性能欠佳。但在自然语言处理，如机器翻译、文本生成等序列数据任务中，Transformer 依旧大显身手。感兴趣的宝子，快深入研究吧！