transformer是什么模型

Transformer是一种基于自注意力机制（self-attention mechanism）的神经网络模型，最初由Google在2017年提出，用于自然语言处理任务，如机器翻译、语言模型等。相比于传统的循环神经网络和卷积神经网络，Transformer模型在处理长序列数据时更加高效，并且能够捕捉到序列中不同位置之间的依赖关系。Transformer模型的核心思想是利用自注意力机制来计算输入序列中各个位置之间的权重，从而实现对整个序列的编码和解码。