变革之力：Transformer 如何重塑深度学习的未来

在深度学习的历史上，Transformer 是一项标志性的突破，彻底改变了自然语言处理（NLP）和机器学习领域的格局。自从它在2017年由 Vaswani 等人提出以来，Transformer 便成为了处理序列数据的标准架构，其强大的表达能力和计算效率，让它迅速取代了传统的递归神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在多个任务中的主导地位。本文将带您深入了解 Transformer 的崛起及其在大模型中的革命性应用。

1. 为什么 Transformer 会成为变革里程碑？

在 Transformer 之前，RNN 和 LSTM 是主流的序列建模方法，它们通过逐步处理输入数据的每个元素，并维持内部状态来捕捉上下文依赖。然而，尽管这些模型在许多任务中表现不错，但它们依然存在以下问题：

• 计算效率低：RNN 和 LSTM 的计算是顺序进行的，这意味着它们无法充分利用并行计算资源。
• 长期依赖问题：即使是 LSTM，在处理长文本时仍然难以捕捉到远距离词语之间的依赖。