Transformer架构是一种深度学习模型，旨在通过完全依赖注意力机制而不是递归或卷积来处理顺序数据，例如文本。在开创性的论文中介绍了 “注意力就是你所需要的一切” (2017)，它已经成为像BERT和GPT这样的现代NLP模型的基础。
在其核心，转换器使用自我注意机制来计算每个单词相对于序列中其他单词的重要性。这允许模型有效地捕获长期依赖关系和上下文。它由编码器-解码器结构组成，其中编码器处理输入序列，解码器生成输出序列。架构中的每一层都包括多头注意力和前馈网络，使模型能够同时关注上下文的多个方面。
转换器是高度可并行化的，这使得它们在大型数据集上的训练具有计算效率。他们捕捉复杂关系的能力导致了机器翻译、文本摘要、问题回答和其他NLP任务的突破。像Hugging Face Transformers这样的工具提供了预训练的transformer模型，可以针对特定应用进行微调，从而使开发人员可以访问此架构。