简单解释一下 Transformer架构

Transformer是一种用于自然语言处理任务的神经网络架构，由Vaswani等人在2017年提出。它是一种基于注意力机制的序列到序列（seq2seq）模型，广泛应用于机器翻译、文本摘要、问答系统等领域。

相比于传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），Transformer更加高效和并行化，因为它不需要逐步处理序列中的每个元素。Transformer模型主要由编码器和解码器两部分组成，每个部分都是由若干个Transformer层组成，每个Transformer层又由多头自注意力机制和前向神经网络组成。

多头自注意力机制允许模型在输入序列中寻找相关的信息，同时避免了传统的RNN模型中存在的梯度消失问题。前向神经网络则进一步处理和转换输入信息。这些层级结构能够让Transformer模型在不需要序列顺序信息的情况下更好地处理输入序列。