简述transformer原理及其应用。

Transformer是一种基于注意力机制的深度学习模型，用于处理序列到序列的任务，例如机器翻译、文本生成等。它是由Google提出的，被认为是目前最先进的序列到序列模型之一。

Transformer主要由编码器和解码器两部分组成。编码器和解码器都由多个编码器层和解码器层组成。每个编码器层和解码器层都由多头自注意力机制和前馈神经网络组成。

在编码器中，每个输入序列的词向量都会通过多头自注意力机制进行编码，并在经过一个前馈网络后，输出一个新的编码向量。在解码器中，每个输出序列的词向量都会通过多头自注意力机制和编码器-解码器注意力机制进行解码，最终输出一个新的解码向量。

Transformer最大的特点是引入了自注意力机制，可以在不需要序列顺序的情况下，直接计算序列中任意两个位置之间的相似度。自注意力机制可以学习到输入序列中的重要信息，并将其编码成一个新的向量表示。相比于传统的RNN和LSTM等序列到序列模型，Transformer具有更好的并行性和更快的训练速度。

Transformer在自然语言处理领域有着广泛的应用，例如机器翻译、文本生成、自动摘要、问答系统等。它在机器翻译任务中的表现尤为出色，已经成为了目前最先进的机器翻译模型之一。同时，Transformer在图像生成、语音识别等领域也有着广泛的应用。