前言
近年來，Transformer架構(gòu)的提出，標(biāo)志著自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）技術(shù)進入了一個嶄新的時代。與傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Long Short�瞭erm Memory Network，LSTM）相比，Transformer通過其獨特的自注意力機制，不僅提升了模型的計算效率，還大幅地提高了性能，使從機器翻譯到文本生成、情感分析等多種任務(wù)都取得了顯著的進展。

筆者在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域從事了多年研究與開發(fā)工作，見證了深度學(xué)習(xí)模型從RNN、LSTM到Transformer架構(gòu)的演變。在這個過程中，Transformer的創(chuàng)新性和強大能力深深吸引了我。自從論文“Attention is All You Need”發(fā)布以來，Transformer迅速成為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究熱點，并被廣泛地應(yīng)用于多個領(lǐng)域，例如自然語言處理、圖像識別、語音處理等。尤其是在自然語言處理任務(wù)中，Transformer架構(gòu)不僅為傳統(tǒng)任務(wù)提供了新的解決方案，還催生了大量的變體模型，例如BERT、GPT系列等，極大地推動了AI技術(shù)的進步。

本書旨在深入淺出地介紹Transformer架構(gòu)及其應(yīng)用，結(jié)合理論與實踐，帶領(lǐng)讀者系統(tǒng)地學(xué)習(xí)Transformer。通過詳細(xì)的模型解析、實現(xiàn)原理及實踐案例，讀者將能夠掌握Transformer的核心概念、實現(xiàn)技巧及如何在實際應(yīng)用中高效訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)Transformer模型。無論是剛接觸深度學(xué)習(xí)的初學(xué)者，還是有一定經(jīng)驗的開發(fā)者，均能通過本書獲得深刻的理解和實踐經(jīng)驗。

書中的內(nèi)容不僅涵蓋了Transformer的基礎(chǔ)知識，還擴展到其變體模型（例如BERT、GPT等）及其在實際項目中的應(yīng)用。本書還將介紹如何使用Hugging Face庫進行快速開發(fā)與實踐，幫助讀者更高效地部署和應(yīng)用Transformer模型。通過本書的學(xué)習(xí)，讀者將能夠在自然語言處理、文本生成、情感分析、命名實體識別等領(lǐng)域中，應(yīng)用Transformer及其變體，提升自己的AI技術(shù)水平。

希望本書能為廣大讀者提供系統(tǒng)化的學(xué)習(xí)路徑，幫助大家深入理解Transformer架構(gòu)，并在實踐中取得突破性進展。筆者相信，通過掌握這些前沿技術(shù)，讀者將能夠在人工智能領(lǐng)域中迎接新的挑戰(zhàn)，實現(xiàn)職業(yè)發(fā)展的跨越。

資源下載提示

素材（源碼）等資源： 掃描目錄上方的二維碼下載。

視頻等資源： 掃描封底的文泉云盤防盜碼，再掃描書中相應(yīng)章節(jié)的二維碼，可以在線學(xué)習(xí)。

致謝

我要特別感謝我的妻子，感謝她在我寫作本書期間始終如一的支持與理解。妻子的默默奉獻，尤其是承擔(dān)了所有的家務(wù)，讓我能夠?qū)Ｐ闹轮镜赝度脒@項寫作工作中。沒有她的陪伴與支持，完成這本書是不可能的。

此外，我還要感謝所有在技術(shù)上給予我?guī)椭�的同人和朋友們，正是你們的指�?dǎo)與分享，才讓我在不斷探索和實踐中得以不斷進步。感謝各位開發(fā)者和研究人員，尤其是Transformer和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的前輩們，你們的工作為我提供了堅實的理論基礎(chǔ)與啟發(fā)。

由于寫作時間有限，本書難免存在疏漏和不足之處，懇請讀者見諒，并提供寶貴的意見和建議。希望這本書能為大家的學(xué)習(xí)和研究提供幫助，若可以得到您的反饋和改進建議，將不勝感激。

再次感謝所有支持與幫助過我的人，是你們讓這一切成為可能。
沈志龍
2025年5月