Understanding Transformer through visuals

Transformer 是一项在 NLP 领域具有里程碑意义的研究，
由 Ashish Vaswani 等人于 2017 年在论文 Attention Is All You Need 中提出的一项重要研究。

Transformer 在机器翻译任务中的性能优于 RNN 和 CNN。仅通过 encoder-decoder 结构和 attention 机制即可展现出良好的性能。其主要优势在于实现高效的并行计算。

Transformer 是一种基于 encoder-decoder 结构的模型，

![from：https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf](https://ad.itadn.com/c/weblog/blog-img/images/2025-05-31/Bgt9UfiwJYjrd6G0svK5Qz