transformer技术

Transformer技术是一种用于序列到序列（Seq2Seq）任务的人工神经网络模型。它最初是在机器翻译领域中提出的，但现在已经广泛应用于自然语言处理的各个领域，如文本分类、语言生成等。

Transformer的主要特点是可以并行计算，而且在序列长度较长时性能仍然很好。相比于传统的递归神经网络（如LSTM、GRU等），Transformer使用了自注意力机制（Self-Attention）来建模序列之间的关系，大大提高了计算效率。此外，Transformer还引入了残差连接和层归一化等技术，使其训练更加稳定。

总的来说，Transformer技术是一种非常优秀的序列到序列任务模型，它在机器翻译、文本生成等领域取得了很好的效果。