Transformer

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，专为处理序列数据（如文本、语音）而设计。其核心由编码器encoder和解码器decoder组成，编码器负责提取输入序列的全局特征，解码器则根据编码结果生成输出。通过位置编码保留序列顺序信息，并通过多头注意力机制并行捕捉不同维度的语义关联。

Transformer就像一个超级大脑，它的设计让它可以同时并行分析一句话里所有词的关系，不需要像传统模型那样逐字读。

Transformer原理

Transformer通过一种叫“自注意力”的技术，能够同时关注句子中的所有单词，理解它们之间的关系。

Transformer实践案例

GPT系列：基于纯解码器架构，通过海量文本预训练生成连贯内容，如写文章、编程代码。
BERT：基于编码器的模型，擅长理解语义，用于搜索引擎优化和问答系统。
Sora：结合扩散模型与transformer，生成高质量视频，体现多模态扩展能力。

GPT像作家，输入主题就能编故事；BERT像学霸，擅长考试中的阅读理解；Sora则是导演，用文字描述就能生成视频。它们的共同点是用
transformer分析全局信息，并通过预训练记住大量知识，再灵活应用到具体的任务中。

总结

Transformer是AI处理序列数据的“革命性工具”，通过自注意力机制并行分析全局关系，解决了传统模型效率低、长文本建模难的问题。技术上，它像“多线程处理器”，同时捕捉词与词的多维度关联；应用上，它成为GPT、BERT等大模型的基石，推动自然语言、图像生成等领域的突破。简单说，
transformer让ai更接近人类的“整体思维”能力。