Transformer模型的发展历程可以追溯到2017年，由Vaswani等人在论文《Attention Is All You Need》中首次提出。在该论文中，作者提出了一种基于自注意力机制（self-attention）的全新神经网络架构，即Transformer模型，用于进行序列建模任务，如机器翻译。

  在此之前，循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）和卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是主流的序列建模方法。然而，RNN存在长依赖问题，CNN则需要固定长度的输入序列。Transformer模型的提出打破了传统的序列建模方法，并在多个任务上取得了突破性的性能。

  Transformer模型的核心是自注意力机制。通过自注意力机制，模型可以根据输入序列的不同部分自适应地学习到不同权重的表示。相比于RNN和CNN，这种机制能够更好地捕捉长距离依赖关系，提高了模型的并行化能力，同时减少了训练过程中梯度消失和爆炸的问题。

  在Transformer模型的结构中，编码器和解码器是互相独立且对称的。编码器将输入序列映射到一组高维表示，而解码器则根据编码器的表示来生成目标序列。为了引入位置信息，模型还使用了位置编码器。此外，Transformer模型还引入了残差连接（residual connections）和层归一化（layer normalization）等技术，以提高训练稳定性和模型性能。

  自提出以来，Transformer模型在各种自然语言处理任务上取得了显著的突破，如机器翻译、文本摘要、问答系统等。其开创性的架构和强大的建模能力，使得Transformer成为当前自然语言处理领域的主流模型之一。

  在Transformer模型的基础上，还衍生出了许多改进和变体。其中，最著名的是BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），它通过无监督方式预训练语言模型，取得了多项自然语言处理任务的最新最优结果。同时，还有GPT（Generative Pretrained Transformer）、XLNet（eXtreme Learning Network）等模型也是在Transformer的基础上进行改进和扩展的产物。

  总之，Transformer模型以其革命性的架构和强大的建模能力，推动了自然语言处理领域的发展，并在多个任务上取得了巨大成功。它的发展历程是一系列创新和改进的过程，为自然语言处理研究带来了重大影响。