transformer模型和informer模型介绍，超级详细一点

Transformer模型和Informer模型都是当前在NLP和时间序列预测领域非常流行的模型。下面是它们的详细介绍：

Transformer模型：
Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络模型，由Google在2017年提出，用于解决NLP中的序列到序列（seq2seq）问题。相比于传统的RNN和LSTM等模型，Transformer模型不需要考虑序列的顺序，可以并行计算，因此训练速度更快，效果更好。Transformer模型主要由编码器和解码器两部分组成，其中编码器和解码器都由多个注意力层和前馈神经网络层组成。在编码器中，每个注意力层都会对输入序列进行自注意力计算，得到每个位置的表示；在解码器中，每个注意力层会对编码器的输出和解码器的输入进行注意力计算，得到每个位置的表示。Transformer模型在NLP中的应用非常广泛，如机器翻译、文本分类、文本生成等。

Informer模型：
Informer模型是一种基于Transformer模型的时间序列预测模型，由腾讯AI Lab在2020年提出。相比于传统的时间序列预测模型，如ARIMA、LSTM等，Informer模型可以处理更长的时间序列，且具有更好的预测效果。Informer模型主要由编码器、解码器和逆向解码器三部分组成，其中编码器和解码器都由多个ProbSparse Self-Attention层和前馈神经网络层组成，逆向解码器则由多个ProbSparse Self-Attention层和反卷积层组成。Informer模型中的ProbSparse Self-Attention层是一种新的注意力层，可以减少模型参数的同时提高模型的效果。Informer模型在时间序列预测领域中的应用非常广泛，如交通流量预测、电力负荷预测等。