在Transformer模型中，feed-forward层是一种前馈神经网络（或多层感知机），它起着重要的作用。

  feed-forward层的主要作用是对Transformer模型的特征表示进行非线性变换。在Transformer的自注意力机制中，每个位置的特征表示是通过与其他位置的特征表示的加权和来计算得到的。然而，这种基于自注意力的变换可能不能捕捉到复杂的非线性关系。因此，feed-forward层被引入到模型中，以提供能力更强的非线性变换。

  具体来说，feed-forward层由两个线性变换和一个激活函数组成。输入特征经过第一个线性变换后，通过激活函数进行非线性映射，然后再经过第二个线性变换。这种设计使得feed-forward层可以学习到更复杂的特征表示，从而提高模型的表达能力。

  feed-forward层的设计是Transformer模型成功的一个重要因素。它的引入使得模型可以在不同层之间进行信息流动，并充分利用输入序列的局部和全局上下文信息。同时，由于feed-forward层的参数是共享的，模型可以在不同的输入位置上共享参数，从而降低模型的复杂度和计算成本。

  总结来说，feed-forward层在Transformer模型中的作用是通过非线性变换提供更强的特征表示能力，从而提高模型的表达能力和性能。