在人工智能的众多领域中，**自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）**无疑是最具挑战性也最具前景的方向之一。从机器翻译、文本摘要到情感分析和智能问答，NLP 旨在让机器理解、解释和生成人类语言。长期以来，循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）及其变体，尤其是长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM），一直是 NLP 任务的主流模型，它们凭借处理序列数据的能力，在许多任务中取得了显著成就。

然而，RNN 和 LSTM 存在一个固有的局限性：难以并行化训练和捕获长距离依赖关系。这极大地限制了它们处理长文本和大规模数据的效率。正是在这种背景下，一篇名为《Attention Is All You Need》的论文横空出世，提出了划时代的 Transformer 模型。Transformer 彻底抛弃了传统的循环和卷积结构，仅仅依靠自注意力机制（Self-Attention Mechanism），便在多项 NLP 任务中取得了超越 RNN 和 LSTM 的表现，并开启了 NLP 领域的新纪元，催生了 BERT、GPT 等一系列预训练语言模型的辉煌。

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