Transformer模型作为深度学习领域的革新性架构，已广泛应用于自然语言处理（NLP）的各个方面。本书系统解析Transformer的核心原理，从理论到实践，帮助读者全面掌握其在语言模型中的应用，并通过丰富案例剖析技术细节。全书共12章，内容涵盖Transformer模型的架构原理、自注意力机制及其相对于传统方法的优势，并详细剖析BERT、GPT等经典衍生模型的应用。书中围绕数据预处理、文本分类、序列标注、文本生成、多语言模型等核心任务，结合迁移学习、微调与优化技术，展示Transformer在语义匹配、问答系统和文本聚类等场景中的实际应用。针对企业级开发需求，还特别介绍了ONNX与TensorRT优化推理性能的最佳实践，为大规模数据处理及低资源部署提供解决方案。本书兼具理论深度与实践指导，内容系统，案例丰富，适合对Transformer模型及其在NLP中的应用感兴趣的工程师、研究人员、数据科学家以及高校师生阅读。