引言：Transformer預訓練模型與微調的浪潮

近年來，人工智能領域取得了令人矚目的成就，特別是在自然語言處理（NLP）方面。引領這場變革的核心技術之一便是Transformer架構。自2017年 Vaswani 等人在論文 "Attention Is All You Need" 中提出以來，Transformer憑借其獨特的自注意力機制（Self-Attention Mechanism），能夠有效捕捉文本序列中的長距離依賴關系，并支持高度并行化計算，迅速取代了傳統的循環神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM）成為NLP領域的主流模型架構。

在Transformer架構的基礎上，預訓練模型（Pre-trained Models, PTMs）的興起進一步推動了NLP技術的飛躍。GPT（Generative Pre-trained Transformer）、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）等模型通過在海量無標注文本語料上進行預訓練，學習到了豐富的語言知識和模式，形成了強大的通用語言表示