Transformer和传统的循环神经网络（RNN）在架构上有一些重要的区别。

  首先，Transformer不像RNN那样依赖于序列顺序的处理。RNN通过在时间上展开来处理序列，每个时间步处理一个输入。这种依赖于时间的顺序处理导致了RNN处理长时间依赖的困难。相比之下，Transformer使用了自注意力机制（self-attention），能够同时处理所有位置的输入，使得处理长序列时更加高效。

  其次，Transformer结构中的编码器和解码器模块是并行的，它们可以同时处理输入和输出序列。这一并行计算的特性使得Transformer在训练和推理时的速度更快。

  另外，自注意力机制是Transformer的核心组件，它能够计算输入序列中不同位置之间的相对重要性。这使得模型可以更灵活地关注输入序列中各个位置的信息，从而更好地捕捉序列中的上下文关系。相比之下，RNN的隐藏状态只能存储固定大小的历史信息。

  此外，由于无需时序计算，Transformer的并行性更好，可以更好地利用GPU进行加速。这一特性使得Transformer在大规模数据集和复杂任务上具有较好的可扩展性。

  综上所述，与传统的循环神经网络相比，Transformer具有更好的序列建模能力、并行计算能力和可扩展性。但是，对于序列数据中存在时间依赖性比较强的情况，传统的RNN可能仍然是一种更合适的选择。