Transformer 干嘛用的

Transformer是一种用于自然语言处理和机器翻译等任务的深度学习模型。它是由Google提出的一种基于注意力机制的神经网络架构，被广泛应用于自然语言处理领域。

Transformer的主要作用是将输入序列映射到输出序列，可以用于机器翻译、文本摘要、对话生成等任务。相比于传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），Transformer具有以下几个优势：

1. 并行计算：Transformer可以同时处理整个输入序列，而不需要像RNN那样逐步处理。这使得Transformer在计算效率上更高。

2. 长距离依赖建模：由于Transformer引入了自注意力机制，可以更好地捕捉输入序列中的长距离依赖关系，从而提高了模型的性能。

3. 编码器-解码器结构：Transformer采用了编码器-解码器结构，可以同时处理源语言和目标语言的序列，适用于机器翻译等任务。

4. 注意力机制：Transformer通过自注意力机制来计算输入序列中不同位置之间的相关性，从而更好地理解输入序列的语义信息。

总之，Transformer是一种强大的深度学习模型，可以用于处理自然语言处理任务，并在很多领域取得了显著的成果。