Transformer模型是2017年由Google的研究人员在论文《Attention is All You Need》中提出的，主要用于处理序列到序列（sequence-to-sequence）的转换任务，例如机器翻译、文本摘要等。与传统的RNN和LSTM模型不同，Transformer模型完全基于自注意力机制，摒弃了循环结构，大大提高了训练效率。
Transformer模型主要包括两个部分：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。这两个部分都是由多层相同的子层堆叠而成，每一层子层又包含两个子模块：多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）和前馈神经网络（Position-wise Feed-Forward Networks）。
1. 编码器：负责对输入序列进行编码，生成表示输入序列的上下文向量。编码器中的每一层都会对输入序列进行一次多头自注意力计算，然后通过一个前馈神经网络进行非线性变换。
2. 解码器：负责根据编码器产生的上下文向量生成输出序列。解码器的每一层除了会进行一次多头自注意力计算外，还会对编码器的输出进行一次注意力计算，获取与当前解码位置相关的源句子信息，然后再通过一个前馈神经网络进行非线性变换。
3. 多头自注意力机制：这是Transformer模型的核心部分。它通过对输入序列的不同表示（或者说“视角”）进行并行计算，能够同时考虑输入序列中所有位置的信息，从而更好地捕捉长距离依赖关系。
4. 前馈神经网络：这是一个全连接神经网络，用于对自注意力机制的输出进行非线性变换，增加模型的表达能力。
Transformer模型的提出，使得深度学习在自然语言处理领域取得了重大突破，现在已经成为许多NLP任务的标准模型。
