在Transformer模型中，多层结构的设计是为了提高模型的表达能力和学习能力。具体来说，多层结构的作用包括以下几个方面：

  1. 提供更丰富的表示能力：多层结构允许模型在不同抽象级别上建立多个表示层。每一层都可以学习到不同的特征和关系，从而丰富了模型对输入的表达能力，可以更好地捕捉输入序列中的语义和语法信息。

  2. 促进特征的传递和融合：在Transformer模型中，每一层都引入了自注意力机制（Self-Attention）来计算输入序列中各个位置的重要性权重。这样的设计可以使得每个位置可以利用全局的信息来调整自身的表示，从而可以更好地传递和融合特征信息。

  3. 实现不同层次的抽象：通过多层结构，模型可以学习到不同层次的抽象表示。底层的表示更接近输入序列的原始特征，而顶层的表示则更加抽象和高级。这种逐层抽象的过程使得模型可以从不同细粒度的特征中提取更具意义的信息。

  4. 缓解信息丢失问题：深层网络可以减少信息丢失的风险。在传统的深度神经网络中，信息可能在网络的传播过程中逐渐减弱或丢失，而多层结构可以帮助缓解这个问题，提高信息的传递效率和保持信息的一致性。

  总之，Transformer模型中多层结构的设计可以提高模型的表达能力、增强特征的传递和融合能力，实现不同层次的抽象，并缓解信息丢失的问题，从而为模型提供更强大的学习能力和更好的性能。