transformer模型是什么

Transformer模型是一种基于自注意力机制（self-attention）的序列到序列（sequence-to-sequence）模型，用于处理自然语言处理（NLP）任务，如机器翻译、文本摘要和语言模型等。它由Vaswani等人于2017年提出，被广泛应用并取得了显著的性能提升。

Transformer模型的核心思想是完全摒弃传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），而采用了一种基于注意力机制的新型架构。它引入了自注意力机制，使得模型能够同时考虑输入序列中各个位置的信息，而不受距离远近的限制。这种机制使得Transformer能够更好地捕捉句子中不同位置之间的依赖关系。

Transformer模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成。编码器负责将输入序列转换为一系列高维表示，而解码器则根据编码器的输出和先前生成的标记来生成目标序列。编码器和解码器均由多层的自注意力层和前馈神经网络层组成，通过堆叠这些层来实现更复杂的建模能力。

Transformer模型的优点包括并行计算能力强、能够处理长距离依赖关系、捕捉全局语义信息等。由于其出色的表现，Transformer模型已成为现代NLP任务中的主流架构之一。