画一个Transformer模型流程图

当然，下面是Transformer模型的流程图：

+--------------+     +-------------------+     +--------------+
| Input Embeds | --> | Self-Attention 1 | --> | Feed Forward |
+--------------+     +-------------------+     +--------------+
       |                        |
       +------------------------+
                     |
          +---------|----------+
          |                    |
+--------------+     +-------------------+     +--------------+
| Self-Attention | --> | Self-Attention 2 | --> | Feed Forward |
+--------------+     +-------------------+     +--------------+
                     |
          +---------|----------+
          |                    |
+--------------+     +-------------------+
| Self-Attention | --> |      Output       |
+--------------+     +-------------------+

Transformer模型由多个重复的编码器层组成，每个编码器层包含自注意力机制和前馈神经网络。输入首先通过一个嵌入层，然后进入第一个自注意力层，其输出再经过前馈神经网络。接下来，输出通过第二个自注意力层和前馈神经网络。最后，输出再通过第三个自注意力层和前馈神经网络，得到最终的输出。整个过程中，自注意力机制帮助模型在输入序列中建立相互依赖关系，并且通过多头注意力机制来捕捉不同的注意力模式。