Transformer 是一种革命性的神经网络架构，由 Vaswani 等人在 2017 年提出，专门用于自然语言处理任务。它克服了传统 RNN 的许多限制，尤其是计算效率和并行化方面。以下是 Transformer 的详细介绍，包括其背景、架构、工作原理和应用。
一、背景
在 Transformer 出现之前，Recurrent Neural Networks (RNNs) 和 Long Short-Term Memory (LSTM) 网络是处理序列数据的主流方法。然而，这些模型在处理长序列数据时存在以下几个问题：
- 序列计算限制：RNNs 和 LSTMs 需要逐步处理输入序列，难以并行化。
- 长期依赖问题：即使是 LSTMs，也难以捕获非常长的依赖关系。
- 计算复杂度：随着序列长度增加，计算复杂度显著增加。
Transformer 通过引入自注意力机制（Self-Attention）解决了这些问题，实现了高效的并行计算和更好的长期依赖捕获。
二、Transformer 架构
Transformer 主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。编码器负责将输入序列转换为一组特征表示，解码器则将这些特征表示转换为输出序列。每个部分都包含多个层，每一层又由两个主要组件组成：自注意力机制和前馈神经网络。
1. 编码器（Encoder）
编码器由多个相同的层堆叠而成，每层包含两个子层：
- 自注意力机制（Self-A