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Transformer 架构：撑起 AI 大模型的 “骨架”

2017 年，Google 一篇论文提出的Transformer 架构，彻底改变了人工智能的发展轨迹。它摒弃了传统模型处理序列数据的局限，凭借独特的 “注意力机制”，成为 ChatGPT、BERT 等主流大模型的核心骨架，撑起了当代 AI 的技术基石。

Transformer 架构最早由 Google 研究团队在 2017 年提出，其核心思想是利用自注意力机制来捕捉序列中元素之间的关系，从而避免了传统循环神经网络（RNN）难以处理长序列依赖的问题。

2025年的科技圈，要说谁是顶流，深度学习绝对算一个。它不再是实验室里高冷的学术名词，而是像空气和水一样，正以惊人的速度渗透到我们生活的方方面面，改变着全球各行各业的玩法。这股浪潮由更强的算力、更聪明的算法和海量的数据共同掀起，已经从一个小众研究领域，成长为商

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当你用 AI 助手生成文案、借助实时翻译工具跨越语言障碍，或是惊叹于聊天机器人的流畅对话时，可能未曾想到，这些智能体验的背后都离不开一个关键技术 ——Transformer 架构。这个 2017 年由谷歌团队在论文《Attention Is All You N

在人工智能的发展历程中，Transformer 架构的出现具有里程碑意义。2017 年谷歌团队提出这一模型后，迅速改变了自然语言处理乃至整个 AI 领域的技术格局。

当你用手机实时翻译外语、刷到精准推荐的短视频，或是与 AI 聊天机器人顺畅对话时，背后都藏着一个改变人工智能发展轨迹的核心技术 ——Transformer 架构。这个 2017 年由谷歌团队提出的模型，为何能成为自然语言处理、图像识别甚至自动驾驶等领域的 “万