27、Transformer架构详解-序列建模的革命性突破
学习目标：深入理解Transformer的完整架构和工作原理，掌握多头注意力机制的计算过程，学习位置编码的作用和实现方法，理解残差连接和层归一化的重要性，建立对现代NLP模型基础架构的全面理解。
在深度学习的历史长河中，2017年可以被标记为一个分水岭。Google研究团队发表的论文《Attention Is All You Need》不仅仅是提出了一个新的模型架构，更是宣告了一个全新时代的到来。Transformer架构的出现，彻底改变了我们处理序列数据的思维模式，从"逐步处理"转向"全局并行"，从"隐式建模"转向"显式关注"。
并行计算的认知革命体现在对序列处理思维的根本性转变。传统的RNN和LSTM将序列处理看作时间上的连续过程，就像人类逐字阅读文章一样。但Transformer提出了一个激进的想法：为什么不能同时理解整个句子中每个词与其他所有词的关系？这种"全局同时理解"的模式不仅大幅提升了计算效率，更重要的是为模型提供了前所未有的表达能力。
注意力机制的终极形态在Transformer中得到了最纯粹的体现。如果说之前的注意力机制还需要依靠RNN或CNN作为骨架，那么Transformer则大胆地宣告：注意力本身就足够了。这种"纯注意力"的设计哲学，让模型能够直接建模任意距离的依赖关系，无需通过多层传播来传递信息。
可扩展性的工程奇迹让Transformer成为了从BERT到GPT系列的共同基础。Transformer的模块化设计和良好的可扩展性，使得研究者可以通过简单地