transformer模型指的是什么

Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络模型，用于自然语言处理和其他序列到序列（seq2seq）任务。它由Google在2017年提出，并在机器翻译任务中取得了显著的性能提升。Transformer模型采用了一种全新的架构，将编码器和解码器都构建为多层自注意力机制和前馈神经网络的组合。相比于传统的循环神经网络和卷积神经网络，Transformer模型可以处理更长的文本序列，且并行计算效率更高。