transformer是什么技术？

Transformer 是一种基于注意力机制（attention mechanism）的深度学习模型，最初由 Google 在 2017 年提出，主要用于自然语言处理领域的任务，如机器翻译、文本分类、文本生成等。Transformer 采用了自注意力机制（self-attention）来处理序列数据，可以实现对序列中所有元素的全局建模，从而能够更好地捕捉长距离依赖关系。相比于传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），Transformer 在并行计算和处理长序列方面具有更好的效率和表现。目前，Transformer 已经成为自然语言处理领域的重要技术，被广泛应用于各种任务中。