Transformer 是一种基于“注意力机制”（Attention Mechanism）的深度学习模型结构，由 Google 在 2017 年提出，首次在论文《Attention is All You Need》中亮相。与此前广泛使用的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）相比，Transformer 完全抛弃了循环结构，依靠自注意力（Self-Attention）机制处理序列中的所有位置之间的依赖关系，从而极大提升了并行计算效率与长距离依赖建模能力。

Transformer 的基本结构包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder），每个模块由多个“层”堆叠而成。编码器每层通常包括一个多头自注意力子层和一个前馈全连接网络，并配有残差连接与层归一化操作。注意力机制的核心思想是：在处理输入序列的每个位置时，模型会根据其与其他位置的关系动态分配“注意力权重”，从而更有效地捕捉上下文信息。多头注意力则允许模型从不同角度理解信息，通过将多个独立的注意力头并行组合，从而增强了模型的表达能力。

在大模型（如 GPT、BERT、T5、千问 Qwen、通义等）的构建中，Transformer 通常被大规模堆叠（如数十层甚至上百层），参数量从亿级扩展到千亿甚至万亿级别，这就是所谓的“大语言模型”（LLM, Large Language Model）。这些大模型通过在超大规模语料上进行预训练，学习到语言中广泛的知识、逻辑模式和常识性推理能力。预训练目标一般包括语言建模（如 GPT 的自回归预测下一个词）、掩码语言建模（如 BERT 预测被遮盖的词）等。随后，可通过“指令微调”“监督微调”“人类反馈强化学习”等技术，使其具备更强的对话能力、任务执行能力和安全性。

大模型的核心优势在于“参数规模”与“训练语料规模”的双重放大效应。当模型规模和数据量足够大时，语言模型不仅能准确生成自然语言，还能完成翻译、总结、代码生成、数学推理、问答检索等多种复杂任务，形成通用人工智能系统的雏形。此外，近年来出现的“多模态大模型”（如 CLIP、Flamingo、GPT-4V）也将 Transformer 结构拓展到图像、语音等其他模态，使 AI 能够理解和生成更丰富的人类表达形式。

总之，Transformer 架构为大模型的发展奠定了基础，而大模型则借助大数据、高性能计算和精细化训练策略，实现了在自然语言处理、智能问答、搜索推荐、文档生成等多个领域的广泛应用，是当前人工智能研究和应用的核心支柱之一。