Transformer原理是什么？

Transformer是一种基于注意力机制的编码器-解码器框架，用于自然语言处理任务。Transformer的主要思想是在编码器和解码器中使用多头自注意力机制来捕获输入序列中的不同信息，从而更好地解决了长序列建模问题。

具体来说，在编码器中，Transformer将输入序列中的每个词嵌入到一个d维的向量空间中，然后使用多头自注意力机制来捕获每个词与其他词之间的关系。在解码器中，Transformer首先使用自注意力机制来关注前面生成的序列，然后使用注意力机制将编码器的输出与前面生成的序列对齐，最后再预测下一个词。

相比于传统的循环神经网络和卷积神经网络，Transformer不需要考虑序列中词语的顺序，因此可以并行计算，从而加快了训练速度。同时，多头注意力机制还使得Transformer可以更好地处理长序列，从而在自然语言处理任务中取得了巨大成功。