Transformer 模型：提出时间、作用及优势

Transformer 模型是由 Google 在 2017 年提出的，其作用是用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本分类、问答系统等。传统的神经网络模型在处理自然语言时存在一些问题，如对长文本的处理不够优秀、需要对文本进行分词等。而 Transformer 模型使用了自注意力机制 (self-attention) 来解决这些问题，使得模型在处理长文本时能够更好地捕捉上下文信息，同时避免了分词的问题。该模型在自然语言处理领域取得了很多重要的成果，被广泛应用于各种自然语言处理任务中。