Transformer是一种深度学习模型，它在自然语言处理（NLP）领域中非常流行和有效。它由Google的研究人员在2017年的论文《Attention is All You Need》中首次提出。Transformer模型的核心特点是使用了一种称为“注意力机制”的技术，这使得它能够更有效地处理序列数据，如文本。
在传统的序列处理模型（如循环神经网络RNN和长短时记忆网络LSTM）中，数据需要按顺序处理，这限制了模型处理长序列时的效率和效果。Transformer通过其独特的结构克服了这些限制。
Transformer模型的主要特点包括：
自注意力机制（Self-Attention）：这允许模型在处理一个单词时，同时考虑到句子中的其他单词，从而更好地理解上下文。
并行处理能力：与RNN和LSTM不同，Transformer可以同时处理整个序列，大大提高了训练效率。
无需递归或卷积层：Transformer完全基于注意力机制，不使用传统的递归或卷积层。
编码器-解码器架构：在翻译和文本生成等任务中，Transformer通常采用编码器-解码器结构，其中编码器处理输入数据，解码器生成输出。
Transformer模型的这些特点使其在机器翻译、文本摘要、问答系统以及最近的大型语言模型（如GPT和BERT）中取得了显著的成功。