transformer模型原理是什么？有哪几个部分组成？每个部分完成了哪些工作？用到了哪些公式？每个公式的详细含义是什么？

Transformer 是一种用于序列到序列 (Sequence-to-Sequence) 学习的神经网络模型，它主要由编码器 (Encoder) 和解码器 (Decoder) 两个部分组成。

编码器和解码器都是由多个相同的层组成，每个层包含两个子层，即自注意力机制 (Self-Attention) 和前馈神经网络 (Feed-Forward Neural Network)。

自注意力机制 (Self-Attention) 的作用是根据输入序列中的每个元素和其它元素的相似度，计算出每个元素对其它元素的权重，从而得到每个元素的表示。自注意力机制的公式如下：

$$
\text{Attention}(Q,K,V) = \text{softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V
$$

其中 $Q,K,V$ 是分别表示查询 (query)、键 (key)、值 (value) 的矩阵，$\text{softmax}$ 是用于归一化权重的函数，$d_k$ 是键的维度。

前馈神经网络 (Feed-Forward Neural Network) 的作用是对每个元素的表示进行非线性转换，从而增强模型的表达能力。前馈神经网络的公式如下：

$$
\text{FFN}(x) = \text{max}(0,xW_1+b_1)W_2+b_2
$$

其中 $W_1,b_1,W_2,b_2$ 是可学习的参数，$\text{max}(0,\cdot)$ 表示 ReLU 激活函数。

除了自注意力机制和前馈神经网络，Transformer 还使用了 LayerNorm 和残差连接 (Residual Connection) 技术来增强模型的稳定性和训练效果。

总的来说，Transformer 模型采用了自注意力机制和前馈神经网络来对序列进行编码和解码，同时使用了 LayerNorm 和残差连接技术来增强模型的表达能力和稳定性。