Transformer架构是一种基于注意力机制的神经网络模型，由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中首次提出，专为处理序列数据（如自然语言）而设计。其核心创新是自注意力机制，允许模型并行计算输入序列中各位置间的依赖关系，高效捕捉上下文信息，避免了传统循环神经网络（RNN）的顺序处理瓶颈，显著提升了训练速度和性能，广泛应用于机器翻译、文本生成等任务。
在AI产品开发的实际落地中，Transformer架构已成为生成式AI的基础，支撑了诸如BERT、GPT系列等大型语言模型（LLMs），这些模型在聊天机器人、内容摘要、情感分析等场景中表现卓越。产品经理应把握其并行计算优势，以设计可扩展、高性能的智能应用，推动语言相关产品的创新与发展。
延伸阅读：推荐原始论文：Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, and Illia Polosukhin. 『Attention is All You Need.』 In Advances in Neural Information Processing Systems 30 (NeurIPS 2017).
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