变形金刚：注意力的时代

2017年，研究人员在论文“Attention is All You Need”中提出了Transformer模型，彻底改变了自然语言处理（NLP）。早期的RNN和LSTM等模型顺序处理单词，这限制了它们处理长句子的能力，降低了训练速度，并妨碍了并行处理。Transformer通过使用自注意力解决了这些问题，它允许模型关注句子中任何位置的重要单词。这使Transformer变得更快、更具可扩展性，特别是通过利用并行化。它消除了顺序单词处理的需要，提高了对单词之间复杂关系的理解。该模型的编码器-解码器架构有效地将输入序列处理成翻译等输出。多头注意力等关键功能允许模型同时捕获句子中含义的不同方面。解码器通过只关注前面的单词逐步生成翻译，确保准确性。该架构已成为BERT和GPT等许多最先进模型的基础，极大地提高了各种NLP任务的性能。