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Transformer是一种用于自然语言处理任务的深度学习模型，它在2017年由Vaswani等人提出。Transformer模型的核心思想是使用自注意力机制（self-attention）来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系，从而实现对序列的建模。

Transformer模型由编码器和解码器组成，其中编码器用于将输入序列进行编码，解码器用于生成输出序列。编码器和解码器都由多个相同的层堆叠而成，每个层都包含了多头自注意力机制和前馈神经网络。自注意力机制能够根据输入序列中不同位置的重要性动态地分配注意力权重，从而更好地捕捉序列中的关键信息。前馈神经网络则用于对每个位置的特征进行非线性变换。

Transformer模型在机翻译、文本摘要、语言生成等任务上取得了很好的效果，并且由于其并行计算的特性，能够高地处理长序列。在中文自然语言处理任务中，Transformer也被广泛应用。