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Transformer模型摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）中的递归计算结构，转而采用自注意力机制。这一创新使得模型能够并行处理输入序列，从而显著提升了计算效率。通过这种方式，Transformer不仅加速了训练过程，还提高了处理长序列数据的能力，成为自然语言处理领域的关键技术。