Transformer声学模型的核心改进是（ ）。A. 循环结构处理时序B. 放弃位置编码C. 减少参数数量D. 自注意力机制捕获长距离依赖

考查要点：本题主要考查对Transformer模型核心改进点的理解，特别是其在声学模型中的应用。

解题核心思路：
Transformer模型的核心创新在于自注意力机制，它取代了传统的循环结构，能够高效捕捉长距离依赖关系。需明确区分选项中其他概念（如位置编码、循环结构）与核心改进点的关系。

破题关键点：

• 自注意力机制是Transformer的核心，直接解决循环结构的局限性。
• 位置编码是辅助机制，用于弥补自注意力对顺序的天然不敏感，而非核心改进。
• 长距离依赖的高效处理是Transformer在时序任务中的关键优势。

选项分析

A. 循环结构处理时序
错误。循环结构（如RNN）是Transformer之前的主流方法，而Transformer通过自注意力机制取代了循环结构，这是其核心改进。

B. 放弃位置编码
错误。Transformer引入了位置编码，用于为模型提供序列中元素的相对或绝对位置信息，弥补自注意力对顺序的天然不敏感。

C. 减少参数数量
错误。Transformer的参数量通常较大（如多层自注意力和前馈网络），其优势在于计算效率和并行性，而非减少参数。

D. 自注意力机制捕获长距离依赖
正确。自注意力机制通过计算序列中任意位置的关联性，能够高效捕捉长距离依赖，这是Transformer取代循环结构的核心原因。