Transformer模型是一种深度学习架构，于2017年由Google Brain的一个团队提出，它采用自注意力机制，可以按输入数据各部分重要性的不同而分配不同的权重，与传统的顺序模型（如循环神经网络RNN）相比，Transformer模型在处理长距离依赖关系和实现并行计算方面具有优势。
Transformer模型主要用于自然语言处理（NLP）领域，如机器翻译、文本摘要等任务，它通过自注意力机制和并行计算的优势，能够更好地处理长距离依赖关系，提高了模型的训练和推理效率，Transformer模型还能够捕捉复杂的语义关系和上下文信息，极大地推动了自然语言处理的发展。
Transformer模型的出现彻底改变了自然语言处理领域，现已逐步取代长短期记忆（LSTM）等RNN模型成为了NLP问题的首选模型，它也促成了BERT、GPT等预训练模型的发展，这些系统使用了维基百科、Common Crawl等大型语料库进行训练，并可以针对特定任务进行微调。
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