transformer通俗易懂解释一下

Transformer是一种用于自然语言处理的深度学习模型，它通过自注意力机制来学习文本中的依赖关系，从而实现对语言的理解和生成。

简单来说，Transformer就像一个超级智能的“看门人”，它盯着大量的文本数据并试图理解它们之间的联系。它使用一种叫做自注意力机制（self-attention mechanism）的算法来评估文本中每个词对其他词的影响，并据此重新安排文本中的词序。通过这种方式，Transformer能够捕捉到文本数据中复杂的依赖关系，并生成更加自然和连贯的输出。

与传统的循环神经网络（RNN）不同，Transformer采用的是无循环的结构，这意味着它不会像RNN那样受到序列长度的影响。此外，Transformer还采用了更大的词向量表示，这使得它能够捕捉到更多的语义信息。这些特点使得Transformer在处理长文本序列时表现出了优越的性能，成为了自然语言处理领域的一种重要工具。