Transformer模型是一種基於自注意力機制的神經網路模型，旨在處理序列數據。它由谷歌公司在2017年的論文《Attention is All You Need》中提出，並迅速在自然語言處理（NLP）領域取得了顯著成效。
Transformer模型的核心組件包括自注意力機制（Self-Attention Mechanism），它允許模型在序列中的每個元素之間建立聯繫，並分配權重。這種機制使得模型能夠更好地捕捉序列中的長距離依賴關係。
模型結構上，Transformer採用編碼器-解碼器（Encoder-Decoder）架構，其中編碼器由多個自注意力層和前饋神經網路層組成，負責將輸入序列編碼為高維特徵向量。解碼器同樣由多個層組成，包括自注意力層、編碼器-解碼器注意力層和前饋神經網路層，負責將編碼器的輸出解碼為目標序列。
自注意力機制的計算過程包括三個步驟：計算注意力權重、計算加權的位置向量、生成輸出。
與傳統循環神經網路（RNN）相比，Transformer模型具有以下優勢：
更高的並行性能，縮短訓練時間。
更有效地捕捉長距離依賴關係。
通過殘差連線和層歸一化技術加速模型收斂，提高性能。
Transformer模型的這些特性使其在NLP的多個任務中表現出色，如機器翻譯、文本生成、語音識別等。並且由於其出色的性能和對下游任務的友好性，Transformer也開始被套用於計算機視覺領域。