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在现代自然语言处理领域，随着深度学习技术的迅速发展，传统的序列模型如RNN和LSTM逐渐暴露出效率和性能的瓶颈，尤其在处理长距离依赖关系时更为明显。这些模型的串行计算特性使得训练和推理过程效率低下。为了解决这一问题，Google AI团队于2017年提出了Transformer模型，这一具有划时代意义的创新彻底改变了序列数据处理方式。通过引入自注意力机制，Transformer模型不仅克服了传统模型的局限性，还为自然语言处理的未来奠定了基础。如今，许多领先的大语言模型，如GPT-4等，均基于这一架构构建。深入研究Transformer模型的原理与应用，不仅是理解当代自然语言处理技术的关键，更是未来人工智能发展的重要一步。