Transformer则通过引入自注意力机制和并行计算的方式克服了传统的循环神经网络梯度消失和计算效率低下的问题。两个核心部分组成：编码器Encoder和解码器Decoder。编码器负责将输入序列转换为一系列的高级特征表示而解码器则使用这些特征生成目标序列。注意力机制允许模型在生成输出时将注意力集中在输入序列的相关部分。生成每个输出时同时考虑输入序列中所有位置的信息使得Transformer模型能

Transformer是一种基于自注意力机制和并行计算的神经网络模型，用于解决传统循环神经网络的梯度消失和计算效率低下的问题。它由编码器和解码器两部分组成，编码器将输入序列转换为高级特征表示，解码器利用这些特征生成目标序列。注意力机制使得模型能够在生成输出时集中注意力在输入序列的相关部分，从而更好地理解语义和建立长距离依赖关系。通过堆叠多个编码器和解码器层，Transformer模型可以学习多层次的抽象特征表示，处理复杂的语言结构和语义关系。在机器翻译、文本摘要、语言生成和问答等任务上，Transformer模型表现出色，已成为NLP领域的重要基础模型。