1.1　Transformer的基本结构

Transformer模型凭借其灵活的模块化设计和强大的并行计算能力，成为深度学习领域的里程碑。其核心架构基于Encoder-Decoder模型（见图1-1），结合自注意力（Self-Attention）机制和多头注意力（Multi-Head Attention）机制的创新设计，实现了对复杂序列关系的精准建模。

图1-1　 Encoder-Decoder架构

同时，残差连接与层归一化（Layer Normalization）的引入，有效缓解了梯度消失和训练不稳定等问题。本节将详细解析Transformer的核心模块，为读者深入理解其他大模型的架构奠定技术基础。