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Transformer模型自2017年由“Attention Is All You Need”一文提出以来，已经彻底改变了自然语言处理（NLP）领域。它的核心思想——通过“自注意力机制（Self-Attention Mechanism）”捕获输入序列内部的复杂关系，无需依赖于传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）结构——使其在多项NLP任务上取得了前所未有的成绩。然而，对于许多初学者而言，Transformer的原理和内部机制可能显得既复杂又晦涩。 本文旨在用中学数学的知识深入浅出地解释Transformer模型，使没有深厚数学背景的读者也能理解其工作原理。我们不会深入探讨高深的数学公式，而是尽可能用简单的语言、直观的比喻和基本的数学概念来阐述。

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