Transformer的故事可以追溯到2012年，當時一群研究人員在谷歌工作，他們開始研究如何使用深度學習技術來處理自然語言處理任務。他們發現傳統的神經網路結構存在一些問題，尤其是在處理長文本時表現不佳。為了解決這個問題，他們設計了一種新的神經網路結構，即Transformer。
Transformer的主要特點是將序列數據分成小塊，並對每一塊進行獨立的學習和預測。這種結構通過使用自注意力機制來捕捉輸入序列中的依賴關係，從而提高了模型的性能。
在接下來的幾年中，Transformer得到了廣泛的套用和改進。它被廣泛套用於各種自然語言處理任務，如機器翻譯、文本分類和問答系統。這些套用領域都需要模型能夠理解和生成長文本，而Transformer的架構恰好能夠滿足這個需求。
隨著時間的推移，Transformer逐漸成為自然語言處理領域的主流模型之一。它的成功也引發了其他研究人員的興趣，他們開始探索新的模型結構和最佳化方法，以進一步提高模型的性能。
總的來說，Transformer的故事是一個關於創新、研究和突破的故事。它展示了深度學習技術在自然語言處理領域的套用和發展，以及研究人員不斷探索和改進模型以應對各種挑戰的精神。