Transformer 是自然语言处理领域中的一种模型。它最初用于机器翻译任务，其设计目的是解决传统循环神经网络（RNN）在处理长距离依赖关系时的局限性。随后，Transformer 的架构被广泛应用于其他自然语言处理任务，如文本分类、文本生成、问答系统等。

  Transformer 模型的基本思想是通过注意力机制（Attention Mechanism）来捕捉输入序列的全局依赖关系，而不仅仅是局部的依赖关系。这使得 Transformer 在处理长文本序列时表现出色，并且能够并行计算，提高了模型的训练效率。

  Transformer 模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成。编码器负责将输入序列编码为一组上下文表示（Contextual Representation），解码器通过在编码器的基础上生成目标序列。这种编码-解码结构使得 Transformer 可以用于序列到序列（Seq2Seq）任务。

  Transformer 模型的出现引领了自然语言处理领域从传统的基于循环神经网络的模型转向基于注意力机制的模型。其在机器翻译等任务上的优越性能使得它成为自然语言处理领域的重要研究方向，并且对其他领域的模型设计也产生了影响。