一、说明

众所周知，变压器架构是自然语言处理（NLP）领域的突破性创新。它有效克服了传统seq-to-seq模型（如RNN等）在捕获文本长期依赖关系方面的局限性。这一架构成为BERT、GPT和T5等大型模型的基础，引领了NLP领域的黄金时代。可以说，变压器架构是NLP技术进步的起点之一，这一点毫无疑问。

二、变压器架构的核心需求

变压器架构设计需要满足以下关键需求：

• 处理长距离依赖关系：传统模型难以捕捉文本中跨间隔长距离依赖信息，而变压器通过多头注意力机制实现了这一点。
• 高效并行处理：变压器架构具有高度并行计算特性，大大提升了处理速度和效率。
• 灵活的模型定制能力：支持多种任务和多种语言模型的训练方式，适应不同应用场景。