好的，“变换器”这个术语在不同领域有完全不同的含义。这里重点介绍两个最常见的领域：电气工程和人工智能/自然语言处理。您可以根据上下文判断您需要哪一种。

1. 电气工程中的变换器 - 变压器

• 核心定义： 在电气工程领域，“变换器”通常就是指变压器。它是一种利用电磁感应原理工作的静态装置，主要功能是变换交流电的电压和电流水平，同时保持频率不变。
• 核心原理： 基于法拉第电磁感应定律。当交变电流通过初级线圈时，会在铁芯中产生变化的磁通量，进而在次级线圈中感应出电动势。根据线圈匝数比的不同，就能升高或降低电压。
• 核心目的：
  • 长距离输电： 提高电压以减小电流，从而大幅降低输电线路上的功率损耗和电压降（高压输电）。
  • 配电用电： 将高压降至安全、适合用电设备使用的低压（如220V/380V）。
  • 电气隔离： 提供初级和次级之间的电气隔离，增强安全性。
  • 阻抗匹配： 在某些电子设备中，匹配不同电路之间的阻抗以达到最大功率传输。
• 主要种类微介绍 (按用途/设计分类)：
  • 配电变压器：
    • 用途： 最常见的变压器类型，安装在住宅区、商业楼宇、工厂的配电点，将较高的配电电压（如10kV, 35kV）降为用户侧所需的标准低压（如400V/230V）。
    • 特点： 功率范围广（几百kVA到几千kVA），多为油浸式或树脂浇注干式。
  • 电力变压器：
    • 用途： 安装在发电站升压、变电站降压/升压、长距离输电线路上。
    • 特点： 功率巨大（通常几MVA到几百MVA甚至上千MVA），电压等级高（110kV, 220kV, 500kV及以上），多为油浸式，有复杂的冷却系统（强迫油循环风冷、水冷）。
  • 自耦变压器：
    • 用途： 初级和次级绕组共享一部分线圈匝数的变压器。通常用于连接电压相近的电网（如110kV与220kV之间的连接）、实验室调压（称为“自耦调压器”）、异步电动机启动（降压启动）。
    • 特点： 结构较简单，体积小，成本相对低，没有电气隔离（初级和次级电路直接连接）。
  • 仪用互感器： 这是一种特殊用途的测量变压器。
    • 电流互感器： 将大电流按比例缩小为小电流（如5A或1A），供测量仪表和保护继电器安全使用，同时隔离高压侧。
    • 电压互感器： 将高电压按比例缩小为低电压（如100V），供测量仪表和保护继电器使用，同时隔离高压侧。
  • 隔离变压器：
    • 用途： 主要目的是提供初级和次级之间的电气隔离。通常在医疗设备、精密仪器、特定工业控制回路中使用，以提高安全性、抑制噪声、防止接地环路。
    • 特点： 变压比通常是1:1（输出电压=输入电压），设计上强调隔离强度。
  • 音频变压器：
    • 用途： 用于音频信号传输电路中（如老式模拟音频设备、电子管放大器），实现信号耦合、阻抗匹配和电气隔离。
    • 特点： 需要较宽的频率响应范围。
• 其他分类角度：
  • 按冷却方式： 油浸式、干式（树脂浇注、敞开通风等）、充气式。
  • 按相数： 单相变压器、三相变压器。
  • 按结构： 心式变压器、壳式变压器。

2. 人工智能/自然语言处理中的变换器 - Transformer 模型

• 核心定义： 在人工智能，特别是自然语言处理领域，Transformer 是一种革命性的神经网络架构。它摒弃了传统的循环神经网络和卷积神经网络处理序列的方式，而是基于自注意力机制来建立序列中元素之间的依赖关系。
• 核心原理：
  • 自注意力： 让模型在处理序列中的每一个元素（如句子中的单词）时，能够“同时关注”序列中所有其他元素，并根据它们的重要性分配不同的权重。这解决了RNN/CNN在处理长距离依赖关系的困难。
  • 编码器-解码器结构： 经典的Transformer模型包含一个编码器堆栈和一个解码器堆栈。
    • 编码器： 接受输入序列（如源语言句子），通过自注意力层和前馈网络层提取丰富的上下文表示。
    • 解码器： 基于编码器的输出和已经生成的输出序列（目标语言句子的开头），通过自注意力层（关注已生成部分）和编码器-解码器注意力层（关注源序列），一步步生成目标序列（如翻译后的句子）。
• 革命性意义： Transformer模型极大地提升了处理序列数据（尤其是文本）的能力，在机器翻译、文本摘要、问答系统、文本生成等NLP任务上取得了突破性进展，成为当前大语言模型的基础。
• 主要种类微介绍 (按架构演变和训练目标)：
  • 原始Transformer：
    • 代表： 2017年Vaswani等人在论文《Attention is All You Need》中提出的基础模型。
    • 用途： 主要应用于机器翻译任务。
  • 基于编码器的Transformer模型：
    • 代表： BERT系列模型 (如 BERT, RoBERTa)。
    • 训练方式： 使用掩码语言模型训练强大的双向编码器（能同时关注左右两侧的上下文）。
    • 用途： 主要擅长理解文本。广泛应用于文本分类、命名实体识别、问答等需要深度理解语义的任务。通过微调适配到不同下游任务。
  • 基于解码器的Transformer模型：
    • 代表： GPT系列模型 (如 GPT-1, GPT-2, GPT-3, GPT-4, ChatGPT)。
    • 训练方式： 使用自回归语言模型训练强大的单向解码器（从左到右预测下一个词）。
    • 用途： 主要擅长生成文本。能进行开放式文本生成、续写、对话、写代码、根据提示创作内容等。能力随着模型规模增大而显著增强。
  • 编码器-解码器Transformer模型：
    • 代表： T5, BART。
    • 训练方式： 结合使用自编码和自回归目标进行预训练。
    • 用途： 特别适合需要同时理解和生成文本的序列到序列任务，如文本摘要、机器翻译、自动问答等。
  • 多模态Transformer模型：
    • 代表： CLIP (处理图文配对), DALL-E (文生图), Flamingo (图文对话)。
    • 特点： 将Transformer架构扩展到同时处理多种模态数据（文本、图像、音频等）。
    • 用途： 跨模态理解与生成任务（文生图、图问图答、图像描述等）。

总结：

• 电气工程变换器： 指变压器，用于改变交流电的电压和电流。种类繁多，核心区分在于用途、功率等级、设计结构。
• AI/NLP 变换器： 指Transformer架构，是一种基于自注意力机制的神经网络，用于高效处理序列数据（如文本）。种类根据架构侧重（编码器/解码器/两者）和训练目标区分，是当今大语言模型和通用人工智能的基石。

请根据您的具体兴趣或应用场景，关注其中一个领域的介绍即可。 如您的问题主要针对电气设备选型或维护，则重点在“变压器”部分；如您关注ChatGPT、大模型背后的技术，则重点在“Transformer模型”部分。