Transformer模型的中文名通常被称为‌“变换器”‌或‌“变压器”‌，这一名称直接体现了其核心机制——通过‌自注意力机制‌对输入数据进行动态权重分配和特征变换。其关键亮点在于：‌并行化处理能力‌、‌长距离依赖捕捉优势‌，以及‌在自然语言处理领域的革命性突破‌。

1. ‌名称来源与核心思想‌
   “变换器”一词源自模型的核心操作——对输入序列进行多层次的特征变换。通过自注意力机制，模型能动态调整不同位置词汇的关联强度，实现上下文感知的表示学习。而“变压器”的称呼则更强调其结构中对信息的多维度转换能力，类似于电力变压器调节电压的逻辑。

2. ‌技术特性与名称关联‌

   • ‌并行化处理‌：与传统循环神经网络（RNN）逐词处理不同，变换器可同时计算所有位置的注意力权重，名称中的“变换”隐含了这一高效特性。
   • ‌注意力权重动态分配‌：模型通过“键-值”对机制重构输入特征，名称中的“变”体现了这一灵活调整过程。

3. ‌领域应用与名称普及‌
   在机器翻译、文本生成等任务中，变换器通过捕捉全局依赖关系显著提升效果，中文名因此广泛传播。例如，BERT、GPT等衍生模型均基于变换器架构，进一步巩固了其名称的通用性。

4. ‌术语使用的注意事项‌
   中文技术文献中，“变换器”使用频率更高，但部分场景会混用“变压器”。需注意后者易与电力设备术语混淆，建议在学术场景优先采用“变换器”。

这一模型的中文命名直观反映了其设计哲学，理解名称背后的逻辑有助于更深入掌握其技术原理与应用价值。