transformer算是模型还是

Transformer是一种模型结构，它被广泛应用于自然语言处理任务中，特别是在机器翻译领域取得了很大的成功。它是由Google提出的一种基于自注意力机制的神经网络模型。Transformer模型的核心思想是通过自注意力机制来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系，从而实现对序列的建模和处理。

Transformer模型的主要特点是它不依赖于传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）结构，而是通过自注意力机制来实现对序列的建模。这使得Transformer模型能够并行计算，从而加快了训练和推理的速度。此外，Transformer模型还引入了位置编码来表示输入序列中不同位置的信息，以便模型能够区分不同位置的单词或字符。

总结来说，Transformer是一种模型结构，它通过自注意力机制和位置编码来实现对序列的建模和处理，被广泛应用于自然语言处理任务中。