Transformer 模型是一种深度学习模型，主要用于自然语言处理（NLP）和其他序列到序列（Sequence-to-Sequence）任务。它于 2017 年由 Ashish Vaswani 等人提出，并在近年来在 NLP 领域取得了显著的成功。Transformer 模型解决了传统序列模型（如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM））在处理长序列时面临的困难，例如难以捕捉长距离依赖关系和并行计算的问题。
Transformer 模型的核心思想是引入自注意力（self-attention）机制，以捕捉输入序列中的依赖关系。该模型主要由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。
- 编码器（Encoder）：编码器负责对输入序列进行编码，将原始文本转换为具有语义信息的向量表示。编码器由多个相同的层组成，每个层包含两个子层：一个是多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）机制，另一个是位置全连接前馈网络（Position-wise Feed-Forward Networks）。这两个子层之间通过残差连接（Residual Connection）以及层归一化（Layer Normalization）相互连接。
- 解码器（Decoder）：解码器负责根据编码器的输出和解码器的输入序列生成输出序列。解码器也由多个相同的层组成，每个层包含三个子层：一个是多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）机制，用于理解输入序列和编码器的输出；一个是多头注意力（Multi-Head Attention）机制，用于关注编码器的输出；最后一个是位置全连接前馈网络（Position-wise Feed-Forward Networks）。同样，这些子层之间通过残差连接（Residual Connection）以及层归一化（Layer Normalization）相互连接。
除此之外，Transformer 模型还包括了词嵌入（Embedding）层、位置编码（Positional Encoding）层和前馈层（Feed Forward Layer），这些层协同工作，使得模型能够高效地处理自然语言序列数据。
Transformer 模型在提出后迅速成为了 NLP 领域的热门研究方向，目前已有众多预训练模型基于 Transformer 架构，如 BERT、GPT、RoBERTa 等。这些模型在各种 NLP 任务上都取得了优异的性能，推动了 NLP 技术的发展。
Transformer 模型是一种 开源的 深度学习模型 源代码和相关资源