transformer介绍

Transformer是一种基于自注意力机制（self-attention mechanism）的神经网络结构，由Google在2017年提出，用于自然语言处理任务中的序列建模。与传统的循环神经网络（RNN）相比，Transformer可以并行计算，因此训练速度更快，同时也避免了长序列训练时的梯度消失问题。

Transformer的核心思想是使用自注意力机制来计算输入序列中每个位置的表示，从而捕捉全局的上下文信息。自注意力机制可以计算不同位置之间的关联度，将每个位置的表示加权求和得到加权和向量表示。Transformer模型由编码器和解码器两部分组成，编码器用于将输入序列映射为一系列连续的向量表示，解码器则根据编码器的输出以及之前生成的词汇来预测下一个词汇。

Transformer的成功应用于各种自然语言处理任务，例如机器翻译、文本摘要、对话生成等。在自然语言处理领域，Transformer已经成为了一种标准模型架构。