自2017年问世以来，Transformer架构迅速成为自然语言处理（NLP）领域的核心技术。相比传统RNN和LSTM模型，其引入的自注意力机制有效解决了长序列建模难题，显著提升了并行计算能力和上下文理解效率。以BERT和GPT系列为代表的基于Transformer的模型，在多项NLP任务中实现性能飞跃，标志着NLP进入“预训练+微调”的新阶段。该架构不仅提高了文本处理的准确性和运行效率，还促进了多语言理解和跨模态任务的发展。然而，Transformer仍存在一些局限，如计算资源消耗高、依赖大规模数据集以及模型可解释性不足等。因此，尽管其在技术层面带来了深远影响，但是否真正彻底改变行业格局，还需结合具体应用场景进行综合评估。