Transformer是一种基于注意力机制的神经网络架构，用于自然语言处理和其他序列转换任务。它由Google于2017年提出，并在机器翻译任务上取得了显著的突破。相较于传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），Transformer采用了完全的注意力机制，使得它能够并行处理输入序列中的所有位置信息，从而提升了训练和推理的效率。

  Transformer的核心思想是自注意力机制。它通过计算输入序列中每个位置与其他位置之间的关联度来建立序列间的上下文关系，即哪些位置对当前位置的重要性更高。通过多头注意力机制，Transformer能够在不同的注意力“头”上学习不同的关系，增加模型的表达能力。

  在Transformer中，输入序列首先经过一个编码器(encoder)层，每一层由多个注意力子层和前馈神经网络子层组成。这些子层通过残差连接和层归一化来保持信息的流动和模型的稳定性。

  编码器生成的特征表示经过解码器(decoder)层，解码器也由多个注意力子层和前馈神经网络子层组成，用于生成目标序列。在训练时，Transformer采用了掩码注意力机制，使得解码器只能依赖当前位置及其之前的位置信息，保证模型的自回归性质。

  Transformer的突出特点是能够处理长距离依赖问题，在处理长序列任务、机器翻译和文本生成等任务中取得了优秀的性能。它的成功表明注意力机制的重要性，并对自然语言处理领域产生了深远的影响。