Transformer是什么？

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，由谷歌大脑团队于2017年提出。它在自然语言处理领域有很好的表现，被广泛应用于机器翻译、文本生成、问答系统等任务中。

Transformer的最大特点是使用了自注意力机制。传统的循环神经网络（RNN）在处理序列数据时需要按照时间顺序逐个进行计算，而Transformer则可以同时考虑整个序列。在自注意力机制中，每个输入元素都会与序列中的其他元素相互交互，以产生一组新的特征表示，从而更好地捕捉输入序列中元素之间的相互关系。此外，Transformer还采用了残差连接和层归一化等技术，以便更好地训练深层次的神经网络。

Transformer已经被广泛应用于自然语言处理领域，并取得了很好的效果。同时，它也在计算机视觉领域的一些任务中得到了应用。