**Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习架构，其核心在于通过并行化处理和全局依赖捕捉，显著提升了自然语言处理任务的效率与效果。**它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）的序列依赖限制，利用注意力机制动态分配不同输入部分的权重，从而实现对长距离语义关系的精准建模。

1. 自注意力机制
   Transformer的核心是自注意力层，它通过计算输入序列中每个词与其他词的相关性分数，生成加权表示。例如，在句子“The cat sat on the mat”中，“cat”与“sat”的关联度更高，模型会自动强化这种关系的权重。这种机制允许模型直接捕捉全局上下文，避免了RNN的梯度消失问题。

2. 多头注意力与并行化
   模型采用多头注意力（Multi-Head Attention），将注意力分散到多个子空间，分别学习不同角度的语义特征。例如，一个头可能关注语法结构，另一个头聚焦情感倾向。并行计算的设计使得Transformer训练速度远超RNN，尤其适合大规模数据。

3. 位置编码与层归一化
   由于Transformer不依赖序列顺序，需通过位置编码（Positional Encoding）注入位置信息。正弦函数生成的编码与词向量相加，确保模型理解词序。层归一化（Layer Normalization）则稳定了深层网络的训练，加速收敛。

4. 编码器-解码器架构
   编码器通过多层自注意力堆叠提取输入特征，解码器则结合编码器输出和自注意力生成目标序列。例如，在机器翻译中，编码器分析源语言，解码器逐词生成目标语言，同时通过掩码注意力防止未来信息泄露。

Transformer的革新性在于其高效性与扩展性，已成为BERT、GPT等前沿模型的基础。理解其工作原理，有助于掌握现代AI技术的核心逻辑。