Transformer

Transformer是一种用于处理序列建模问题的深度神经网络架构，它可以提高语言模型的能力。 Transformer 的出现标志着语言处理从 RNN 向更加强大的深度神经网络结构的转变。它允许全序列的并行化处理(sequential parallelization)，从而解决梯度消失和梯度爆炸的问题。

Transformer 将自然语言处理问题当做由 over-lapping bytes 组成的 sequence from the vocabulary的学习问题来进行优化，将所有关于文本识别任务的指令都放在模型里，其优点是大大提升了自然语言处理能力，同时训练模型也更加快速，从而使计算资源的利用率变得更加高效。

Transformer 包括三个主要部分：Encoder，Decoder 和 Attention Mechanism。Encoder 将输入信息编码成一个容易传输和处理处理的“高维表示”(high dimensional representation）。Decoder 将高维表示解码成最终的输出结果。Attention 是 Transformer 中最重要的组成部分，其作用是根据Encoder产生的信息和Decoder的输出来调节语义关系和焦点，从而实现全局信息的感知和应用。

Transformer 的局限性也比较明显，比如它忽略自身上下文而仅使用当前词语这个方面，相比RNN它也更容易陷入局部最优，无法表示较长序列间来的依赖关系，也更容易出现泛化能力不足的问题。

总的来说，Transformer的出现极大地推动了自然语言处理的发展，也大大提高了自然语言处理任务的能力，而它的局限性也正在不断的被优化，从而使模型的性能越来越好。