Transformer架构是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的深度学习模型结构，2017年由Google团队提出。它通过并行计算处理序列数据，能同时关注输入序列中的不同位置关系，替代了传统RNN的顺序依赖处理方式，显著提升了自然语言处理（NLP）任务的效率和性能。与RNN/LSTM相比，Transformer无需按顺序处理数据，训练速度更快，且能更好地捕捉长距离依赖关系。
在实际应用中，Transformer是ChatGPT、BERT、GPT等主流大语言模型（LLM）的核心架构。例如，GPT系列采用Decoder-only的Transformer结构，擅长文本生成；BERT则使用Encoder-only结构，在文本分类、问答等理解任务中表现突出。此外，Transformer也被应用于图像识别（如ViT模型）和语音处理领域。
Transformer的优势在于并行计算能力和长文本理解能力，推动了LLM的爆发式发展。但它存在计算资源消耗大、对长序列处理仍有局限等问题。未来，优化注意力机制（如稀疏注意力）、降低算力需求将是重要发展方向，这将进一步拓展其在边缘设备和实时应用中的落地可能。