简单解释transformer

Transformer是一种用于自然语言处理和其他序列到序列任务的深度学习模型。它由Google的研究人员提出，并在机器翻译任务中取得了巨大成功。

Transformer的核心思想是使用自注意力机制（self-attention）来建立输入序列中各个元素之间的关联性。自注意力机制允许模型在生成输出时，根据输入序列中的其他元素来动态地调整每个元素的权重。

Transformer模型由编码器和解码器组成。编码器将输入序列映射到一系列高维向量表示，而解码器则根据编码器的输出和之前生成的部分目标序列来预测下一个目标元素。

相比于传统的循环神经网络（RNN）模型，Transformer具有以下优势：
1. 并行计算：Transformer可以同时处理整个输入序列，而不需要按顺序逐个处理。
2. 长期依赖：由于自注意力机制的存在，Transformer能够更好地捕捉输入序列中的长期依赖关系。
3. 更好的表示能力：Transformer通过多层堆叠的注意力机制，能够学习到更丰富、更复杂的特征表示。