t ransformer

Transformer是一种基于注意力机制的神经网络模型，最初由Google开发用于机器翻译任务。与传统的循环神经网络（RNN）相比，Transformer使用自注意力机制来捕捉输入序列中的关系，从而在处理长序列时更加高效。

Transformer由编码器和解码器两部分组成，其中编码器将输入序列转换为隐藏表示，而解码器则使用这些隐藏表示生成输出序列。在自然语言处理中，Transformer已被广泛应用于各种任务，如文本分类、语言生成、问答等。