什么是Transformer
Transformer是一种基于自注意力机制（self-attention mechanism）的深度学习模型架构，首次由Vaswani等人在2017年提出。该模型主要用于处理序列数据，如自然语言处理（NLP）和其他序列到序列（sequence-to-sequence）任务。
Transformer的核心创新是引入了自注意力机制，这使得它能够同时关注输入序列中的多个位置，并捕捉它们之间的复杂关系。这种机制不仅提高了模型的训练和推理效率，还增强了其对上下文信息的理解能力。
Transformer模型通常由编码器（encoder）和解码器（decoder）两部分组成。每个编码器和解码器层都包含自注意力机制和前馈神经网络。具体来说，自注意力机制通过计算查询（Query）、键（Key）和值（Value）之间的关系来实现对序列中不同位置的动态关注。
此外，Transformer不使用传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），而是完全依赖于自注意力机制，这使得它在并行化训练时具有显著优势。例如，在机器翻译任务中，Transformer能够同时处理源语言和目标语言的多个词，从而提高翻译的准确性和速度。
Transformer因其高效的计算性能和强大的语义理解能力，在自然语言处理、时间序列预测、图像处理等多个领域得到了广泛应用。例如，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）就是基于Transformer的一个著名变体，它通过双向预训练进一步提升了模型的性能。
总结而言，Transformer是一种革命性的深度学习模型架构，通过自注意力机制实现了对序列数据的高效建模和表示学习，广泛应用于各种序列相关任务，并且在多个领域取得了显著的效果