transformer结构是什么样的？

A: Transformer是一种基于自注意力机制（self-attention mechanism）的序列到序列模型，用于处理具有不定长序列输入的任务。它的整体结构由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成，每部分都由多层Transformer Blocks组成，每个Transformer Block包括多头自注意力机制和前馈神经网络。Transformer的核心思想是利用自注意力机制让模型能够“自我学习”输入序列中不同位置之间的关系，从而更好地理解整个序列的结构和语义。