在生成式 AI 的發展歷程中，Transformer 架構是最具突破性的關鍵技術之一。自 2017 年 Google 提出 Transformer 後，它迅速取代傳統的 RNN 與 LSTM，成為自然語言處理與生成模型的主流基礎。

Transformer 的最大特點是 自注意力機制（Self-Attention）。傳統的序列模型（如 RNN）需要依序處理資料，難以並行運算，且在長距離依賴關係上表現不佳。而 Transformer 透過自注意力，可以在一次運算中捕捉整個序列中任意兩個位置之間的關聯，讓模型更能理解上下文的意義。

舉例來說，當輸入一句話「生成式 AI 正在改變世界」，Transformer 能同時關注「AI」與「世界」的關聯，而不必逐字依序處理，這大幅提升了理解與生成的品質。

另一個重要設計是 多頭注意力（Multi-Head Attention）。它允許模型從不同的角度同時學習語意特徵，就像從多個視角去理解同一句話。這使得生成的內容更有深度與一致性。

此外，Transformer 架構高度依賴 位置編碼（Positional Encoding） 來補足序列順序資訊，避免模型在並行處理時遺失語序的概念。這讓模型既能快速訓練，又能保留語言邏輯。

基於 Transformer 的架構，後續才有了 GPT 系列、BERT、T5、Stable Diffusion 等知名模型，並推動了生成式 AI 在文字、圖像、程式碼甚至多模態領域的革命。

可以說，Transformer 不僅是生成式 AI 的基石，也為 AI 技術打開了通向更強大、更廣泛應用的大門。