自然语言处理中的Transformer模型完全依赖于注意力机制。Transformer模型由Vaswani等人在论文《Attention is All You Need》中首次提出，其核心设计理念是摒弃传统RNN和CNN的序列处理方式，转而完全基于注意力机制构建模型架构。这一突破性设计使其能够高效捕捉输入序列中的全局依赖关系，同时通过并行化计算显著提升处理长序列的效率。自注意力机制：捕捉全局依赖的核心自注意力机制（Self-Attention）是Transformer的核心组件。其工作原理为：在处理序列中的某个词时，模型会计算该词与序列中所有其他词的相似度，并根据相似度权重动态调整该词的表示。例如，在翻译任务中，当处理“苹果”一词时，模型可能通过注意力机制发现其与上下文中“水果”或“红色”等词的关联，从而更准确地理解语义。这种机制突破了RNN必须逐步处理序列的局限，避免了梯度消失问题，同时支持并行计算。多头注意力机制：增强表达能力为进一步提升模型性能，Transformer引入了多头注意力机制。该机制将注意力计算分散到多个独立的“头”中，每个“头”负责关注序列的不同位置或语义层面。例如，一个“头”可能专注于语法结构，另一个“头”则关注语义角色。通过多头并行计算，模型能够同时捕捉多种类型的依赖关系，显著增强了表达能力。编码器-解码器架构：分工协作Transformer的整体架构由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成。编码器负责将输入序列映射为高维语义表示，其内部包含多个层，每层由自注意力子层和前馈神经网络子层构成；解码器则将编码器的输出解码为目标序列，其结构与编码器类似，但增加了编码器-解码器注意力子层以关注输入序列。自注意力机制贯穿编码器和解码器的每一层，直接决定了模型对序列信息的捕捉能力。综上，Transformer模型通过自注意力机制实现全局依赖捕捉，通过多头注意力机制增强表达能力，并通过编码器-解码器架构完成序列到序列的转换，其设计完全依赖于注意力机制，彻底摆脱了传统序列模型的局限。