本文详细介绍了Transformer架构的历史发展、核心原理及其在Hugging Face Transformers库中的最佳实践。从RNN的局限性到注意力机制的引入，再到Transformer模型的诞生和BERT、GPT等变体的发展，文章全面解析了自注意力机制、多头自注意力、位置编码等关键技术。同时，通过代码示例展示了如何使用Hugging Face库加载预训练模型、进行文本生成、情感分析等任务，并讨论了该库的优势与局限性。