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在接下来的旅程中，我们将一起探索深度学习领域最重要、最具影响力的模型架构之一——Transformer。从它的基本原理出发，逐步深入，最终能够亲手实现一个文本生成模型。

本系列教程假设你已经具备一定的深度学习基础，了解神经网络、损失函数、优化器等基本概念，并且熟悉 Python 编程。我们将在此基础上，快速回顾一些必要的知识，并重点探讨为什么 Transformer 应运而生，以及它解决了哪些传统模型难以处理的问题。

1. 快速回顾：神经网络基础与序列模型

我们知道，神经网络是一种强大的函数拟合工具，通过多层非线性变换，可以从输入数据中学习复杂的模式和特征。一个最基本的神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，层与层之间通过权重（Weights）和偏置（Biases）连接。训练过程通过反向传播（Backpropagation）算法计算损失函数关于模型参数的梯度，再利用优化器（如梯度下降及其变种）更新参数，以最小化损失。

对于图像、声音等数据，卷积神经网络（CNN）展现出了强大的特征提取能力，它通过卷积核在局部区域内共享参数，有效地捕捉空间上的结构信息。

然而，对于像文本、语音、时间序列这类数据，它们的特点是具有序列性