请从人类认知过程上解释下transformer

Transformer是一种基于人类认知过程的模型，它是一种用于自然语言处理任务的神经网络架构。它的设计灵感来源于人类的认知过程，尤其是人类在理解和生成语言时所采用的机制。

在人类认知过程中，理解和生成语言的关键是对语言中的上下文进行建模。我们通过注意力机制来聚焦于与当前任务相关的信息，并且可以自由地在不同上下文之间进行跳跃。Transformer模型的设计正是受到这一思想的启发。

Transformer模型的核心组件是自注意力机制（self-attention）。自注意力机制允许模型在处理输入序列时，通过对序列中不同位置的词语进行加权，更加关注那些与当前词语相关的词语。这种机制使得模型可以在不同位置之间建立长距离的依赖关系，从而更好地捕捉序列中的上下文信息。

此外，Transformer还引入了残差连接和层归一化等技术，以帮助模型更好地进行训练和优化。这些技术使得模型能够更好地处理深层网络，从而提高模型的表示能力和泛化能力。

总之，Transformer模型通过引入自注意力机制和其他一些技术，模拟了人类在理解和生成语言时的认知过程。它能够更好地捕捉序列中的上下文信息，从而在自然语言处理任务中取得了很大的成功