Natural Language Processing（NLP）长期受限于传统序列建模方法的局限性，直到2017年Google提出Transformer架构，这一状况被彻底改写。该架构摒弃传统循环神经网络依赖序列计算的桎梏，创新引入自注意力机制，使模型能并行处理海量文本信息，同时精准捕捉长距离语义关联。BERT、GPT等基于Transformer的预训练模型相继涌现，不仅刷新GLUE基准测试记录，更在机器翻译、文本摘要等任务中实现质的飞跃。其核心优势在于动态权重分配机制，使每个词都能与上下文建立多维度联系，突破RNN/CNN在语义连贯性和计算效率上的双重瓶颈。当前Transformer衍生出轻量化变体和跨模态扩展版本，持续引领着AI语言理解的技术风向标。
