Transformer 在自然语言处理（NLP）任务中生成高质量向量嵌入方面发挥着关键作用。与 Word2Vec 或 GloVe 等早期方法不同，这些方法产生静态词嵌入（无论上下文如何，向量固定），Transformer 创建的是上下文嵌入。这些嵌入会根据句子中的周围词汇动态调整，捕捉细微的含义。例如，在“河岸”（river bank）和“银行账户”（bank account）中，词语“bank”在经过 Transformer 处理后会有不同的向量表示。这种上下文感知能力是通过 Transformer 的自注意力机制实现的，该机制同时分析序列中所有词汇之间的关系。
实现这一能力的核心创新是自注意力机制。Transformer 并行处理输入 token（词或子词），计算注意力分数，这些分数决定了每个 token 对其他 token 表示的影响程度。例如，在句子“The cat sat on the mat”（猫坐在垫子上）中，“cat”的嵌入会受到“sat”（坐）和“mat”（垫子）的影响，但影响程度不同——模型会学习哪些词汇最相关。这种机制使得 Transformer 能够捕捉到更简单的模型难以捕捉的远距离依赖和句法结构。多层注意力网络和前馈网络进一步优化这些表示，创建既编码局部又编码全局上下文的嵌入。
Transformer 是 BERT、GPT 和 T5 等模型的基础，这些模型生成的嵌入被用于文本分类、翻译和问答等任务。例如，BERT 使用双向注意力构建嵌入，同时考虑左右上下文，这使其在需要句子层面理解的任务中非常有效。开发者可以通过 Hugging Face Transformer 等库利用预训练的 Transformer 模型，并针对特定用例进行微调。一个实际应用可能涉及使用 BERT 嵌入来改进情感分析模型：这些嵌入能够捕捉到静态嵌入难以处理的上下文线索，例如否定（例如，“not good”，不好）。这种灵活性和精确性使得 Transformer 在现代 NLP 工作流程中不可或萨。