transformer做为编解码器

Transformer是一种基于自注意力机制的编解码器，广泛应用于自然语言处理任务中。它是由Google提出的一种神经网络模型，用于处理序列到序列的任务，例如机器翻译、文本摘要、对话生成等。

Transformer采用了注意力机制来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系，而不像传统的循环神经网络（RNN）需要按顺序逐步处理。它通过多头注意力机制将输入序列中的不同位置进行相互交互，从而获得全局的上下文信息。

Transformer由编码器和解码器两部分组成。编码器将输入序列映射到一个高维的表示空间，解码器则根据编码器的输出和上一个时间步的预测结果，生成下一个时间步的输出。在训练过程中，Transformer使用了自回归的方式，即每个时间步的输入是之前时间步的输出。

通过自注意力机制和残差连接，Transformer在处理长序列时能够更好地捕捉全局上下文信息，且与RNN相比，可以并行化计算，加速训练和推理过程。这使得Transformer成为了现代自然语言处理任务中的重要模型之一。