一、Transformer架构的诞生背景与核心价值 Transformer架构由Vaswani等人在2017年提出，其核心目标是解决传统RNN/LSTM模型在处理长序列时的梯度消失与并行计算效率低下问题。通过引入自注意力机制（Self-Attention……
深入解析Transformer：从原理到实践的全面指南 Transformer模型自2017年提出以来，凭借其强大的序列建模能力和并行计算优势，迅速成为自然语言处理（NLP）领域的核心架构，并逐步扩展至计算机视觉、语音识别等多模……
