Transformer八周年，我见证了一个AI时代的崛起

导读：2017年6月，一篇名为《Attention Is All You Need》的论文横空出世，彻底改变了自然语言处理的世界。转眼间，Transformer模型已经走过了8个春秋。作为一名关注AI领域的自媒体创作者，我也从最初的懵懂到如今对这项技术有了更深的理解。今天，我想和大家分享一下这段旅程。

初识Transformer

记得那是2017年的夏天，我在知乎上第一次看到有人讨论这篇来自Google和多伦多大学的研究论文。当时我对深度学习还处于入门阶段，对于什么是Self-Attention机制也是一头雾水。但随着越来越多的朋友在朋友圈分享这篇论文，我意识到这可能是AI领域的一次重大突破。

从BERT到GPT：Transformer的爆发

真正让我对Transformer刮目相看的是2018年底BERT的出现。它不仅在多项NLP任务中刷新了SOTA（State of the Art），更让我看到了Transformer的强大潜力。随后，OpenAI推出的GPT系列更是将这一架构推向了高潮。

“Transformer不仅仅是一个模型，它是一种思维方式的革新。”

我的Transformer之路

作为一个非科班出身的技术爱好者，我开始尝试自己动手实现一个小型的Transformer模型。最开始是在Colab上跑通了一个简单的翻译任务，虽然训练过程很慢，但当我看到模型输出的第一句准确翻译时，那种成就感至今难忘。

后来，我还用它做了一些有趣的项目，比如生成诗歌、写歌词，甚至尝试过让模型帮我写文章开头。虽然效果参差不齐，但每一次尝试都让我对Transformer的理解更进一步。

Transformer的未来：不止于NLP

随着时间的推移，Transformer的应用早已超出了自然语言处理的范畴。从图像识别到语音合成，从蛋白质结构预测到自动驾驶，几乎每一个AI领域都能看到它的身影。

我始终相信，Transformer只是一个开始。未来的AI世界，或许会有更多像它一样颠覆性的架构出现。而我们这些热爱AI的人，也将继续在这条路上探索前行。

结语：致敬Transformer

今天是Transformer诞生的第八年，也是我接触AI的第五年。感谢这项技术，让我有机会站在巨人的肩膀上看世界。也希望在未来，我能用自己的方式，为这个领域贡献一份力量。

如果你也对AI感兴趣，不妨从了解Transformer开始。也许你就是下一个改变世界的人。