在接下來的旅程中，我們將一起探索深度學習領域最重要、最具影響力的模型架構之一——Transformer。從它的基本原理出發，逐步深入，最終能夠親手實現一個文本生成模型。

本系列教程假設你已經具備一定的深度學習基礎，了解神經網絡、損失函數、優化器等基本概念，并且熟悉 Python 編程。我們將在此基礎上，快速回顧一些必要的知識，并重點探討為什么 Transformer 應運而生，以及它解決了哪些傳統模型難以處理的問題。

1. 快速回顧：神經網絡基礎與序列模型

我們知道，神經網絡是一種強大的函數擬合工具，通過多層非線性變換，可以從輸入數據中學習復雜的模式和特征。一個最基本的神經網絡由輸入層、隱藏層和輸出層組成，層與層之間通過權重（Weights）和偏置（Biases）連接。訓練過程通過反向傳播（Backpropagation）算法計算損失函數關于模型參數的梯度，再利用優化器（如梯度下降及其變種）更新參數，以最小化損失。

對于圖像、聲音等數據，卷積神經網絡（CNN）展現出了強大的特征提取能力，它通過卷積核在局部區域內共享參數，有效地捕捉空間上的結構信息。

然而，對于像文本、語音、時間序列這類數據，它們的特點是具有序列性