Transformer到来之前，包括自动驾驶、自然语言在内的整个人工智能领域都生活在一片“天下苦秦久矣”的环境中，算法模型制约着整个产业的进步。
Transformer以及BETR出来以后，便开始在NLP领域一统江湖。随着这几年的发展，在各种视觉基准数据集上，Vision Transformer已经逐步替代掉了以往的CNN结构，并且整体架构更加简单。 自动驾驶技术在最近几年的快速进展，正是得益于深度学习算法在自动驾驶领域的应用，特别是Transformer这一深度网络模型，就像打通自动驾驶的“任督二脉”一样，对于自动驾驶技术的成熟，在未来的3-5年当中，将发挥着举足轻重的作用。
近期，基于Transformer的多模态大模型以及AIGC生成方向等方向也成为了业界和学界的研究热点。Transformer可以充分发挥大数据的价值，而想要让Transformer全力输出，就需要海量数据的支持。
视觉Transformer的设计思想与之前的CNN一个手工设计上有很大的不同，理解上并不是很直观，自学入门并不简单。许多同学在刚学习的时候往往不知道如何下手，大多数人不清楚如何将Vision Transformer应用到特定任务，例如，如何设计具体模型结构来做感知任务，如何根据自己的业务需要选择更合适的Transformer模型，如何把视觉大模型应用到自己的业务或者研究任务上等等。
Transformer 模型是一种基于注意力机制（attention mechanism）的深度学习模型，用于自然语言处理任务，如机器翻译。Transformer模型通过使用基于注意力机制的多头机制（multi-head attention）和残差网络（residual network），能够同时处理句子中两个不同的短语，从而提高模型的精度和性能。
运用深度学习技术，Transformer模型是一种用于处理自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）和机器翻译（Machine Translation，MT）任务的模型。Transformer是谷歌在2017年提出的，使用编码器和解码器堆叠的深度注意力网络（DAN），其本质是关注句子中的不同单词，或者句子中的不同语义短语，并计算出它们之间的关系来理解整个句子的意思。Transformer使用了注意力技术，将不同的单词的相关性权重融入网路模型中，从而让模型更加精准地预测输出。
WRITE-BUG研发团队衷心希望【WRITE-BUG数字空间】可以给每位同学一个属于自己的秘密空间，同时祝愿大家在“公开圈子”世界里，遇见志同道合的伙伴们，因为我们与大家一样，都曾孤独前行着。不忘初心，砥砺前行，这次，让我们陪伴着同学一起前行！
