transformer模型

Transformer是一种基于自注意力机制（self-attention）的序列到序列（Seq2Seq）模型，由Google在2017年提出，用于进行自然语言处理任务，如机器翻译、文本摘要、对话生成等。相比于之前使用循环神经网络（RNN）的Seq2Seq模型，Transformer可以并行计算，提高了训练速度，并且能够处理更长的序列。

Transformer模型主要由两个部分组成，分别是编码器（encoder）和解码器（decoder）。编码器用于将输入序列进行编码，解码器用于根据编码器的输出和先前的目标序列生成下一个目标序列。编码器和解码器都由多个层（layer）组成，每个层内部都由多头自注意力机制（multi-head self-attention）和前馈神经网络（feed-forward neural network）组成。

在多头自注意力机制中，输入序列中的每个词都会与其他词进行交互，以获取全局的上下文信息，从而更好地处理序列中的依赖关系。前馈神经网络则用于对每个位置的特征进行非线性变换。通过多个层的堆叠，Transformer能够逐步提取输入序列中的抽象特征并生成目标序列。

Transformer模型的成功应用证明了自注意力机制在序列建模中的有效性，并且启发了后来的一系列模型的发展，如BERT、GPT等。