在人工智能领域，Transformer模型凭借卓越性能与广泛适配性，已成为自然语言处理（NLP）的核心技术支柱，尤其在文本生成领域掀起革命性变革，打破传统技术局限，引领行业迈入创意与效率兼具的全新纪元，释放出无限应用可能。
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Transformer模型由Vaswani等人于2017年提出，核心创新在于自注意力（Self-Attention）机制，这一机制为文本生成提供了底层能力支撑。与传统循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）的递归处理模式不同，自注意力机制可并行处理序列中所有元素，既大幅提升模型训练效率，又能精准捕捉长序列数据中的远距离依赖关系，从根本上解决了传统模型处理长文本时的信息衰减问题。
相较于基于马尔可夫链等传统文本生成技术，Transformer模型的优势尤为显著。传统技术受限于局部信息捕捉，难以构建文本全局结构与深层语义，生成内容易出现逻辑断裂。而Transformer通过全局语义分析，可精准把握文本上下文关联，生成的内容更连贯、自然且富有逻辑性，为文本生成技术奠定了高质量基础。同时，模型的持续进化让能力不断升级，BERT模型凭借双向编码器强化文本理解，GPT系列模型通过“预训练-微调”模式，实现了更灵活多样的文本生成。
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