tranformer架构

Transformer架构是一种用于自然语言处理（NLP）任务的深度学习模型架构。它由Google在2017年推出，其主要目的是解决长文本序列的建模问题。

Transformer架构中包含了编码器和解码器两个部分。编码器将输入的序列转换成一系列向量，解码器则将这些向量转换成输出序列。在这个过程中，Transformer使用了注意力机制来处理序列中的依赖关系，从而使得模型能够捕捉到长距离依赖。这种注意力机制也被称为自注意力机制，它允许模型一次性对整个序列进行处理，而无需依次处理每个单词。

Transformer架构的优点在于它不仅能够处理长文本序列，还能够处理多个输入和输出。例如，它可以用于机器翻译任务，其中需要将一种语言的序列翻译成另一种语言的序列。此外，由于Transformer使用了自注意力机制，因此它比其他传统的序列模型（如LSTM和GRU）更快，而且更容易并行化。