好课优选：Transformer模型-自注意力机制驱动的技术革新

在人工智能的发展进程中，Transformer 模型堪称一座具有里程碑意义的技术高峰。自 2017 年由谷歌团队推出后，它便以颠覆性的创新，彻底重塑了自然语言处理的格局。

Transformer 模型的核心奥秘在于自注意力（Self-Attention）机制。这一机制打破了传统循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）处理序列数据的固有模式，能够精准捕捉输入序列中任意两个位置之间的依赖关系。

以往的 RNN 和 LSTM 在处理长距离依赖问题时，受限于序列顺序处理的特性，存在计算效率低、难以并行化的弊端，且随着序列长度增加，性能会显著下降。而 Transformer 模型凭借自注意力机制，摆脱了序列长度的束缚，可并行处理序列中的所有元素。这种并行计算的特性，不仅大幅提升了运算效率，还让模型得以更全面地挖掘数据中的复杂模式，对长文本中的语义关联实现深度理解，为自然语言处理带来了质的飞跃。

自注意力机制赋予了 Transformer 模型强大的表征能力，使其能够高效处理各类语言任务中的复杂语义信息。这种创新机制不仅是 Transformer 模型的技术核心，更是其在人工智能领域引发变革的关键动力，为后续 AI 技术的发展奠定了坚实基础，开启了自然语言处理的全新篇章。