【机器学习】自然语言处理中的Transformer模型：深度解析与前沿发展

1. 引言

近年来，人工智能（AI）领域迅猛发展，尤其是在自然语言处理（NLP）领域，伴随着大规模数据集和高性能计算资源的广泛应用，NLP技术迎来了变革性突破。然而，传统的序列模型，如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），虽然在处理时间序列数据方面有着独特的优势，但随着任务复杂性和数据规模的增加，这些模型逐渐暴露出一系列问题：如处理长距离依赖关系时性能不足、并行计算能力有限、训练时间过长等。这些瓶颈严重制约了模型的扩展性和适用性，尤其在需要捕捉文本序列长程依赖的任务中，例如机器翻译、文本生成和问答系统等。

为了解决上述问题，研究人员提出了多种改进方法，然而，直到2017年，Vaswani等人提出的Transformer模型真正引领了自然语言处理的革命。Transformer通过完全摒弃RNN架构，转而依赖自注意力机制（Self-Attention），实现了对输入序列全局依赖关系的高效建模。它在机器翻译、语音识别等多个自然语言处理任务上取得了显著的成果