Transformer是一种深度学习模型，它完全依赖于自注意力（self-attention）机制来计算输入和输出的表示，而不是使用序列对齐的递归神经网络或卷积神经网络。
在Transformer模型中，编码器和解码器是其核心组件，编码器由多层堆叠而成，每层有两个子层：自注意力子层和前馈神经网络子层，自注意力子层采用点积注意力机制，通过计算输入序列中不同位置之间的相关性得分来捕捉输入序列中的依赖关系，前馈神经网络子层则采用前馈神经网络结构，对输入进行非线性变换。
解码器同样由多层堆叠而成，每层的结构与编码器类似，但多了一个位置编码子层，用于将输入序列中的位置信息编码为向量，解码器的输出通过自注意力机制和跨注意力机制与编码器的输出进行交互，以生成最终的输出序列。
Transformer模型在许多自然语言处理任务中取得了显著的成功，例如机器翻译、文本分类、情感分析等，它的主要优点是能够并行计算，并且可以处理长序列，而不会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题，Transformer模型也存在一些缺点，例如计算量大、训练时间长等。
