Transformer 是自然语言处理（NLP）领域的革命性架构，由 Google gpt 教程 在 2017 年论文《Attention Is All You Need》中提出。它完全摒弃了 RNN 和 CNN，仅依靠注意力机制实现序列建模，在机器翻译任务上首次超越传统模型，并成为 BERT、GPT 等大语言模型的基石。本章将系统解析 Transformer 的整体结构、核心组件、训练技巧、主流变体，并通过机
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