【transformers】一、
“Transformers” 是一种在自然语言处理（NLP）领域具有革命性意义的深度学习模型。它由 Google 的研究团队于 2017 年提出，最初用于解决机器翻译问题。与传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）不同，Transformers 模型完全基于自注意力机制（Self-Attention），从而实现了对序列数据的并行化处理，大大提升了训练效率和模型性能。
Transformers 的核心思想是通过自注意力机制，让模型在处理每个词时能够关注到整个句子中的其他相关词，而不是像 RNN 那样逐个处理。这种机制使得模型能够更好地捕捉长距离依赖关系，同时避免了传统模型中常见的梯度消失或爆炸问题。
随着 Transformer 的成功，许多基于该架构的模型相继出现，如 BERT、GPT 等，它们在各种 NLP 任务中取得了显著成果，包括文本分类、问答系统、摘要生成等。如今，Transformers 已成为现代 AI 模型的基础架构之一。
二、关键特性对比表
| 特性 | RNN / LSTM | Transformers |
| 处理方式 | 序列处理（逐个处理） | 并行处理（同时处理所有词） |
| 注意力机制 | 无 | 自注意力机制 |
| 长距离依赖 | 容易丢失 | 能有效捕捉 |
| 训练速度 | 较慢 | 更快 |
| 模型结构 | 递归结构 | 基于编码器-解码器的结构 |
| 适用场景 | 机器翻译、文本生成 | 机器翻译、文本分类、问答系统等 |
| 可扩展性 | 有限 | 极强（如 BERT、GPT 等） |
三、应用与发展
Transformers 不仅在 NLP 领域大放异彩，还被广泛应用于计算机视觉、语音识别等多个领域。例如，Vision Transformer（ViT）将 Transformers 引入图像处理，取得了与传统卷积神经网络（CNN）相当甚至更好的效果。
此外，Transformer 的灵活性也使其成为多模态模型（如 CLIP、Flamingo）的基础架构，这些模型可以同时处理文本和图像信息，推动了 AI 在跨模态理解上的发展。
四、总结
Transformers 作为一种创新性的深度学习架构，凭借其高效的自注意力机制和强大的并行处理能力，彻底改变了 NLP 的发展路径。它不仅提升了模型的性能，也为后续的 AI 技术突破奠定了基础。随着技术的不断演进，Transformers 仍将在未来发挥重要作用。
