在Transformer最初被提出时，主要是为了解决传统神经机器翻译模型中存在的下面三个问题：
1、长距离依赖问题（Long-range dependency）
举个例子，在英文到中文的翻译中，句子中的主语和谓语动词可能之间相隔较远，但是需要正确地识别和翻译。
比如：
“The cat that I saw yesterday at the park, which was playing with a ball, ran away.”
上面这段英文应该翻译成：
我昨天在公园看到的那只玩球的猫跑掉了。
上面这个句子中，“ran away” 与其主语 "The cat" 之间有很长的距离，需要模型能够跨越多个词语识别出它们之间的关系，并正确翻译成中文。这种情况下，长距离依赖问题就体现在了句子中。
解决长距离依赖问题的方法包括使用递归神经网络（RNNs）、长短期记忆网络（LSTMs）、注意力机制（Attention Mechanism）等。
其中自注意力机制（Self-attention mechanism）允许模型在处理输入序列时动态地计算每个位置与其他所有位置之间的依赖关系。
这种机制使得模型能够在不同位置之间建立长距离的依赖关系，从而更好地捕捉到输入序列中的语言结构和信息。
2、并行性问题（Parallelization）
传统的神经机器翻译模型在处理长句子时往往需要顺序地处理，无法进行有效的并行计算，导致模型的训练和推理速度较慢。
Transformer模型中的自注意力机制可以进行高效的并行计算，因为每个位置的表示都是通过与所有其他位置的表示进行加权求和来计算的，这些加权值是独立计算的。
这使得模型在处理长序列时可以并行计算，从而提高了训练和推理的速度。
GPU 可以显著加速矩阵乘法等计算密集型任务，这主要是：
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通过将大型计算任务分割成许多小的、可以并行执行的任务。
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通过将矩阵分割成小块或子矩阵，不仅可以优化内存使用，减少重复的数据访问，还可以提高内存带宽的利用率和计算的并行度，同时减少浮点运算误差。
3、全局信息捕捉问题（Global information capturing）
全局信息捕捉问题是指在处理某个任务或领域时，需要考虑并捕捉到该任务或领域的整体信息和上下文，而不仅仅局限于局部信息或片段。
在翻译领域，全局信息捕捉问题指的是在进行翻译时需要理解整个句子、段落甚至整个文档的意思和背景，而不仅仅是简单地逐词逐句翻译。
这意味着翻译系统需要能够捕捉到文本的语义、语境以及可能存在的隐含信息，以确保输出的翻译准确、流畅、符合原文意思。
举个例子，假设有一句英文句子：“She kicked the bucket.” 直译成中文是“她踢了水桶。”但如果不考虑上下文和常用语，这个翻译显然是错误的。
正确的翻译应该是“她去世了”或“她死了”，因为这是英语中的一个常用的俚语表达“去世”的意思。
因此，全局信息捕捉问题在这里表现为需要理解俚语的含义和文化背景，以便正确翻译整个句子。
在 Transformer 架构中，正确翻译 "She kicked the bucket." 的关键在于模型对输入句子的全局信息进行了捕捉和理解。下面是 Transformer 在这个例子中可能的处理步骤：
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输入编码:
首先，输入句子 "She kicked the bucket." 被转换为一个由单词嵌入（word embeddings）组成的向量序列，并传递给模型。
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自注意力机制:
Transformer 中的自注意力机制允许模型在处理每个单词时关注句子中其他所有单词的信息。因此，模型可以在处理 "kicked" 时注意到 "the bucket" 的上下文，从而推断出 "kicked the bucket" 是一个常用的表达，表示某人去世了。
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解码器输出:
Transformer 模型在编码器-解码器结构中使用解码器来生成目标语言的翻译。在解码阶段，模型根据编码器的输出和上下文信息生成翻译结果。在这个例子中，模型可以通过自注意力机制和解码器中的上下文信息正确翻译 "She kicked the bucket." 为 "她去世了" 或类似的表达。
通过自注意力机制和编码器-解码器结构，Transformer 架构可以更好地捕捉到输入句子的全局信息和语义，从而实现准确的翻译。
总结
Transformer 模型最初是为了解决翻译领域的问题而设计的，它的核心思想是利用自注意力机制（self-attention mechanism）来处理输入序列中的各个位置之间的依赖关系，从而更好地捕捉长距离依赖。这一设计极大地改善了神经机器翻译系统的性能，使其能够在大型语料库上更好地进行训练，产生更准确的翻译结果。
随着 Transformer 在翻译领域的成功，人们开始意识到它的潜力不仅限于翻译，而是可以应用于各种自然语言处理任务以及其他领域。这种扩大推广的过程主要得益于 Transformer 模型的几个关键能力：
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并行性（Parallelization）：Transformer 使用自注意力机制，在计算上具有良好的并行性，使得可以更高效地处理长序列，加快了训练和推理的速度。
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灵活性（Flexibility）： Transformer 的模块化设计使得它可以轻松地应用于不同的任务，只需对输入和输出进行适当的调整，就能够处理各种自然语言处理任务，如语言建模、问答系统、文本生成等。
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上下文理解（Context Understanding）： 自注意力机制使得 Transformer 能够更好地理解输入序列中的上下文信息，从而产生更加准确和连贯的输出。
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长距离依赖建模（Long-range Dependency Modeling）： Transformer 通过自注意力机制能够有效地捕捉输入序列中各个位置之间的长距离依赖关系，使得模型在处理长文本时表现更好。
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泛化能力（Generalization）： Transformer 在大规模数据上进行训练，并且通过使用技巧如正则化、dropout 等来减少过拟合，因此具有较强的泛化能力，可以适用于不同领域的任务。
基于这些关键能力，Transformer 在文本生成、语言理解、对话系统等领域取得了显著的成功，并且在计算机视觉领域也有一些应用，如图像描述生成等。其优秀的性能和广泛的适用性使得 Transformer 成为自然语言处理领域乃至人工智能领域的重要里程碑之一。
