‌云雀模型基于Transformer架构‌，这是一种由Google在2017年提出的深度学习模型，‌核心亮点包括自注意力机制、并行计算能力和强大的上下文理解能力‌。

1. ‌Transformer架构基础‌
   云雀模型的核心是Transformer，其自注意力机制能高效捕捉长距离依赖关系，解决了传统RNN和LSTM的序列处理瓶颈。

2. ‌多层编码器-解码器结构‌
   通过堆叠多层编码器和解码器，云雀模型能分层提取语义特征，支持复杂的语言生成与理解任务。

3. ‌预训练与微调范式‌
   基于海量数据预训练（如无监督学习），再通过特定任务微调，云雀模型可快速适配翻译、问答等场景。

4. ‌优化技术增强性能‌
   结合残差连接、层归一化等技术，提升了训练稳定性，同时采用动态掩码策略强化泛化能力。

云雀模型的优势在于Transformer的灵活性与扩展性，使其成为当前自然语言处理领域的高效解决方案。