深度学习为何都选择Transformer 模型

文生视频Sora，自然语言处理的ChatGPT或Bert，Gemini模型，计算机视觉的VIT，Swin等，几乎现在大的神经网络模型，都使用了transformer 模型的框架，到底transformer 模型做对了什么，让各大模型都使用transformer 的方法？

Transformer模型之所以被包括Sora，ChatGPT，BERT，GPT及其后续版本在内的众多大型预训练模型广泛应用，并且逐渐渗透到计算机视觉等其他领域，主要原因在于其创新的设计解决了传统序列模型的一些关键问题，并展现出卓越的性能：

1. 自注意力机制：Transformer 模型引入了自注意力机制，使得模型能够在一个序列中同时关注不同位置的信息，从而提高了模型的表示能力和学习效率。这种机制使模型能够更好地捕获序列中的长期依赖关系和模式。

2. 并行计算：不同于循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）需要按顺序处理序列数据。由于自注意力机制的特性，Transformer 模型可以实现全局并行计算，大大加快了模型的训练速度。

3. 可扩展性：Transformer 模型的结构简单清晰，易于理解和修改，可以方便地进行扩展和改进。Transformer模型由多个堆叠的自注意力层（Self-Attention Layer）和前馈神经网络层（Feed Forward Network Layer）组成，这种结构具有很强的模块化特性，可以根据任务需求调整层数、头数等参数，适应不同的应用场景。

4. 适应性：Transformer模型具有很强的适应性，可以应用于不同的任务和数据模态。通过调整模型的输入和输出方式，以及引入任务特定的组件（如分类层、解码器等），Transformer可以被应用于多种任务，如语言理解、生成、机器翻译、图像识别等。