Transformer是什么？如何简要对它下定义，突出其强大？

Transformer是一种基于自注意力机制（self-attention）的神经网络结构，由Google在2017年提出。它被广泛应用于自然语言处理任务中，如机器翻译、文本生成和文本分类等。

Transformer的强大之处在于它摒弃了传统的循环神经网络和卷积神经网络，采用了自注意力机制，通过对输入序列中各个位置的信息进行加权计算，使得每个位置都能够与其他位置建立直接的联系，从而达到更好的建模效果。此外，Transformer也采用了多头注意力机制和残差连接等技术，进一步提高了模型的性能。同时，Transformer还可以通过预训练技术，在大规模数据上进行预训练，然后在特定任务上进行微调，从而有效地提高模型的泛化能力。这些特点使得Transformer成为了自然语言处理领域中最重要的模型之一，也推动了整个领域的发展。