Transformer架构是啥

Transformer架构是一种用于自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）任务的深度学习模型架构。它是由Google公司于2017年提出的，用于解决NLP中的文本生成、文本分类、机器翻译等问题。

Transformer架构是由编码器和解码器两部分组成，其中编码器用于将输入的文本转换为一系列的特征向量，解码器则将这些特征向量转换为输出的文本。在编码器和解码器中，都采用了一种称为“自注意力机制”（Self-Attention Mechanism）的技术，它可以更好地处理输入文本的长距离依赖关系，从而提高模型的性能。

相比于传统的NLP模型，如循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），Transformer架构具有更好的并行性和更高的效率，已成为目前NLP领域中最先进的模型之一。