人工智能100问☞第35问：什么是Transformer模型？

目录

一、通俗解释

二、专业解析

三、权威参考

Transformer是一种以自注意力机制为核心的深层神经网络结构，具备并行处理与全局建模能力，广泛应用于语言、图像和多模态智能任务中，是现代AI模型的核心基石。核心是让AI“更会读书、更会说话、更会画画”的超级大脑。

一、通俗解释

Transformer是让AI变聪明的一种“大脑结构”，它是目前最强的“语言处理神器”。像ChatGPT、BERT、文心一言、通义千问、Sora、Stable Diffusion 等等背后都离不开它。

打个比方：

假如你让一个AI读一本书，并理解每句话的意思，传统方法是一行一行往下读，前后联系靠“记忆”；而Transformer厉害的地方是：它可以一下子把整页内容同时看完，还能抓住每个词之间的关联关系。

它不像以前那样死记硬背，而是更像“扫一眼全局，重点突出”的聪明学生。

通俗总结一句话：

👉 Transformer就是一种让AI“更懂语言、更会思考”的算法，它能处理文字、语音、图像甚至视频，是当前AI智能的基础框架之一。