Transformer模型是一个 Encoder-Decoder 架构，由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成，每部分都由多个相同的层堆叠而成。每个层包含两个主要部分：多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）和前馈神经网络（Feed Forward Neural Network）。

专长于理解序列数据的上下文并生成新数据。它是一种序列模型，完全依赖于自注意力机制

Encoder：接收输入数据，并将其转换为编码后的矩阵表示。

Decoder：接收编码后的表示，逐步生成输出数据。

多头自注意力机制

自注意力机制是Transformer模型的核心，它允许模型在处理序列中的每个位置时，都能关注到序列中的其他位置。这种机制使得模型能够捕捉序列中的长距离依赖关系，从而在处理长文本序列时表现出色。多头自注意力机制则通过在多个不同的子空间中并行计算自注意力，进一步提高了模型的表示能力。

前馈神经网络

前馈神经网络是Transformer模型的另一个重要组成部分，它在每个层中负责将自注意力机制的输出进行非线性变换，从而提取出更加丰富的特征信息。

Transformer模型优势

1. 并行计算

传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在处理序列数据时，通常需要按时间步或卷积核大小依次计算，这使得计算过程无法并行化，从而限制了模型的计算效率。而Transformer模型中的自注意力机制可以同时计算所有位置的表示，使得计算过程可以高度并行化，大大提高了模型的计算效率。

2. 长距离依赖建模

RNN和CNN在处理长距离依赖关系时存在一定的困难，因为它们只能通过循环或卷积操作来建模长距离依赖关系。而Transformer模型中的自注意力机制可以直接捕捉任意两个位置之间的依赖关系，从而更好地处理长文本序列。这种机制使得模型能够更好地理解和处理远距离的语义关系，提高了模型的性能。

3. 模块化设计

Transformer模型的模块化设计使得模型更易于扩展和调整。编码器和解码器作为两个独立的模块，可以分别进行优化和改进。此外，每个层中的多头自注意力机制和前馈神经网络也可以独立调整，以适应不同的任务需求。