1.3 Transformer模型简介与核心优势

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1.3 Transformer模型简介与核心优势 1.3 Transformer模型简介与核心优势在自然语言处理（NLP）的历史长河中，循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），曾长期占据主导地位，尤其在处理序列数据方面表现出色。然而，这些模型固有的顺序计算特性，使得它们在处理长序列时面临两大挑战：难以有效并行化，导致训练效率低下；以及难以捕捉远距离依赖关系，容易出现梯度消失或爆炸问题。正是在这样的背景下，Transformer模型应运而生，并凭借其独特的架构设计，迅速成为NLP领域的“革新者”。 1.3.