在人工智能的眾多領域中，**自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）**無疑是最具挑戰性也最具前景的方向之一。從機器翻譯、文本摘要到情感分析和智能問答，NLP 旨在讓機器理解、解釋和生成人類語言。長期以來，循環神經網絡（Recurrent Neural Network, RNN）及其變體，尤其是長短期記憶網絡（Long Short-Term Memory, LSTM），一直是 NLP 任務的主流模型，它們憑借處理序列數據的能力，在許多任務中取得了顯著成就。

然而，RNN 和 LSTM 存在一個固有的局限性：難以并行化訓練和捕獲長距離依賴關系。這極大地限制了它們處理長文本和大規模數據的效率。正是在這種背景下，一篇名為《Attention Is All You Need》的論文橫空出世，提出了劃時代的 Transformer 模型。Transformer 徹底拋棄了傳統的循環和卷積結構，僅僅依靠自注意力機制（Self-Attention Mechanism），便在多項 NLP 任務中取得了超越 RNN 和 LSTM 的表現，并開啟了 NLP 領域的新紀元，催生了 BERT、GPT 等一系列預訓練語言模型的輝煌。

本文將