介绍Transformer

Transformer是一种用于自然语言处理的神经网络模型，由Google在2017年提出。它的主要特点是没有使用传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），而是采用了一种全新的结构，即自注意力机制（Self-Attention）。

自注意力机制是一种将一个序列中的每个元素与其他元素进行交互的方法，它能够捕捉到序列中不同元素之间的依赖关系。Transformer模型通过多层自注意力和前馈神经网络（FFN）组成，可以有效地处理长文本序列，并取得了在机器翻译、问答系统和文本生成等任务上的优异表现。

相较于传统的RNN和CNN模型，Transformer在处理长文本时具有更好的并行化能力，同时能够避免梯度消失问题，使得模型更加稳定和易于训练。因此，Transformer模型已经成为自然语言处理领域的重要基础模型之一。