给我讲讲什么是transformer

Transformer 是一种用于处理序列数据的神经网络模型。它是在 2017 年由 Vaswani 等人在论文 "Attention is All You Need" 中提出的。

Transformer 的核心思想是使用注意力机制来计算序列中每个位置对其他位置的影响。传统的循环神经网络（如 RNN 或 LSTM）通常会将序列中每个位置的输入与上一个位置的隐藏状态进行结合，但是，Transformer 可以直接考虑所有位置的输入。这使得 Transformer 可以解决 RNN 和 LSTM 在处理长序列数据时的梯度消失和梯度爆炸的问题。

Transformer 可以在自然语言处理任务（如翻译、语音识别、语音合成）中被广泛使用，并且在最近几年一直是 SOTA（最先进的方法）。