库是Transformer

Transformer是一种用于自然语言处理任务的深度学习模型，它在2017年由Vaswani等人提出。Transformer模型的核心思想是使用自注意力机制来捕捉输入序列中的上下文关系，从而实现对序列的编码和解码。

Transformer模型由编码器和解码器组成。编码器负责将输入序列进行编码，解码器则根据编码器的输出生成目标序列。每个编码器和解码器都由多个相同的层堆叠而成。

在Transformer中，自注意力机制被广泛应用。自注意力机制允许模型在编码和解码过程中对输入序列中的不同位置进行加权关注，从而更好地捕捉上下文信息。此外，Transformer还引入了残差连接和层归一化等技术，有助于提高模型的训练效果和泛化能力。

Transformer模型在自然语言处理任务中取得了很大的成功，尤其是在机器翻译任务中。它不仅在翻译质量上超过了传统的基于循环神经网络的模型，而且还具有并行计算的优势，使得训练速度更快。