在自然语言处理 (NLP)领域，谷歌的BERT模型曾在多个任务中夺冠，其成功归功于Transformer架构的辉煌表现。最初，Transformer是为机器翻译任务而生，凭借其出色的性能使得训练速度大幅提升，成为了现今AI模型的重要基石。

“残差神经网络发明人”、麻省理工学院副教授何恺明与图灵奖得主、“卷积网络之父”Yann LeCun的最新合作论文提出“无需归一化的Transformer”，目前已入选CVPR 2025，该发现有望进一步改进AI模型性能，给开发者们带来新思路。

Transformer模型源于论文《Attention is All You Need》，如今已成为谷歌云TPU的推荐参考模型。该论文相关的TensorFlow代码可以在GitHub上找到，哈佛的NLP团队也成功实现了一个基于PyTorch的版本，并进行了详细注释。为了让普通读者能够轻松理解，我们将对Transformer进行简化分析。

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