本文介绍了Transformer的详细结构和训练推理流程。Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，完全抛弃传统循环结构，通过并行计算高效建模长距离依赖关系。其架构分为编码器和解码器两部分，各由多个重复模块组成。在推理时，模型采用自回归方式逐词生成输出；训练时则直接计算整体输出与标签的交叉熵损失。该架构已成为自然语言处理的主流范式，并扩展至计算机视觉、语音识别等多模态领域