通俗易懂讲解transformer

Transformer是一种用于自然语言处理的模型，它是一种基于编码器-解码器结构的模型。它的主要思想是利用自注意力机制（self-attention）来捕捉输入序列中的相关信息，同时避免了传统的循环神经网络中存在的梯度消失问题。

具体来讲，Transformer模型中包含了一个编码器和一个解码器。编码器首先将输入序列进行编码，并且利用自注意力机制来捕捉输入序列中的相关信息。然后，解码器利用编码器输出的信息以及一个目标序列来生成输出序列。在解码器中，同样也会使用自注意力机制，但是还会使用注意力机制（attention）来对编码器的输出进行加权汇总，以进一步提取与目标序列相关的信息。

总的来说，Transformer模型可以在不同的自然语言处理任务中得到广泛应用，例如机器翻译、文本分类和语言模型等。它的出现使得机器翻译的质量得到了大幅提升，同时也为其他自然语言处理任务的研究提供了新的思路和方法。