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Transformer模型提出的主要动机是为了解决传统循环神经网络（如RNN和LSTM）在处理序列数据时存在的计算效率和并行性限制问题。

在Transformer模型出现之前，传统的循环架构（Recurrent Architecture）具有固有的顺序性，即计算下一个时间步的结果必须依赖于上一个时间步的状态。

这种顺序处理的特性带来以下主要挑战：

1. 并行性限制：这种固有的顺序属性限制了模型无法充分利用现代计算硬件（如GPU）的并行处理能力。
2. 效率受限：这极大地限制了模型在处理大规模数据进行训练时的效率和速度。

为解决上述问题，Transformer架构做出了根本性改变：

• 摒弃循环结构：Transformer模型完全摈弃了传统的循环结构（即RNN和LSTM中的时序依赖），转而只通过注意力机制来工作。

• 启用并行计算：它采用自注意力机制（Self-attention）来计算序列中所有位置的隐含向量表示。这种机制使得模型能够并行计算序列中的依赖关系，从而显著提高了模型训练的效率和速度。

  因此，Transformer的核心动机是通过引入自注意力机制，实现从传统的顺序计算模式到高效的并行计算模式的转变。

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