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Transformer 是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的深度学习模型架构，最初由 Vaswani 等人在 2017 年的论文《Attention is All You Need》中提出。它彻底改变了[[自然语言处理]]（NLP）领域，并成为许多现代模型（如[[BERT]]、[[GPT]] 等）的基础。
Transformer模型的崛起标志着自然语言处理技术的一个重要转折点。自问世以来，Transformer以其卓越的性能迅速成为NLP任务的首选架构。研究者们逐渐认识到，对于大多数语言任务，对模型架构的改进已不再是关键，而是转向了预训练（Pretraining）加上微调（finetune）的策略。这种策略的核心在于，使用大规模数据集训练一个通用的语言模型，然后在此基础上针对特定任务进行微调，预训练与微调的结合可以更有效地提高模型泛化能力和适应性，使模型能够快速适应新的应用场景。
Transformer模型的崛起标志着自然语言处理技术的一个重要转折点。自问世以来，Transformer以其卓越的性能迅速成为NLP任务的首选架构。研究者们逐渐认识到，对于大多数语言任务，对模型架构的改进已不再是关键，而是转向了预训练（Pretraining）加上微调（finetune）的策略。这种策略的核心在于，使用大规模数据集训练一个通用的语言模型，然后在此基础上针对特定任务进行微调，预训练与微调的结合可以更有效地提高模型泛化能力和适应性，使模型能够快速适应新的应用场景。