画一个transformer模型图

抱歉，我无法为您提供图片。但是，我可以向您描述一个Transformer模型的基本结构。

Transformer模型是一种用于自然语言处理和其他序列任务的架构。它由编码器和解码器组成。

编码器的输入是一个序列，例如一个句子。它由多个相同的层组成，每一层都包含两个子层：多头自注意力机制和前馈神经网络。自注意力机制允许编码器在序列中的不同位置之间进行交互，并捕捉全局上下文。前馈神经网络则对每个位置的特征进行独立的映射。

解码器也是由多个相同的层组成，每一层包含三个子层：多头自注意力机制、编码器-解码器注意力机制和前馈神经网络。编码器-解码器注意力机制允许解码器根据编码器的输出对输入序列进行关注，以便生成正确的输出。

Transformer模型使用了残差连接和层归一化来提高模型的训练效果。此外，模型还引入了位置编码来考虑输入序列的顺序信息。

这只是对Transformer模型的简要描述，实际上，Transformer模型还有许多细节和变体。如果您对此感兴趣，我建议您查阅相关的研究论文以获取更详细的信息。