transformer为什么可以并行运算

Transformer可以并行运算的原因是因为其使用了自注意力机制（Self-Attention）。在传统的循环神经网络（RNN）中，每个时间步的计算都是依赖于上一个时间步的输出，因此无法进行并行计算。而在Transformer中，自注意力机制可以同时计算所有输入序列中每个位置的表示，因此可以并行化处理整个输入序列。

具体来说，自注意力机制通过计算每个位置与所有其他位置之间的相关性来确定位置的表示。在计算相关性时，可以通过矩阵乘法来实现并行计算。因此，Transformer可以将整个输入序列通过矩阵乘法并行化处理，从而大大提高了模型的计算效率。

除此之外，Transformer还使用了多头注意力机制（Multi-Head Attention），将自注意力机制并行化，进一步提高了模型的计算效率。多头注意力机制将输入序列分成多个子序列，并对每个子序列进行注意力计算，最后将不同子序列的注意力计算结果拼接在一起，得到整个输入序列的表示。这样可以同时计算多个位置之间的相关性，大大提高了模型的计算效率。

因此，Transformer可以通过自注意力机制和多头注意力机制的并行计算，实现对输入序列进行高效的处理和表示学习。