Transformer 模型常用的训练方法是使用自回归模型进行预测。具体来说，训练过程中的每个时间步，模型会根据之前已经生成的序列来预测下一个序列元素。这个预测过程是通过自注意力机制来完成的，它允许模型在预测过程中对输入序列的不同位置进行加权处理。

  训练过程中，模型首先通过一个称为编码器的模块对输入序列进行编码得到上下文向量。然后，使用一个称为解码器的模块来生成输出序列。在每个时间步，解码器都会使用自注意力机制来关注已经生成的上文序列，同时结合上文序列的语境信息来预测下一个序列元素。

  为了让模型进行有效的训练，通常会采用一种称为掩码的策略。掩码机制会屏蔽掉解码器当前时间步之后的序列位置，以避免模型在预测未知序列时产生信息泄漏。

  在训练过程中，使用的损失函数通常是交叉熵损失函数。通过最小化交叉熵损失，模型会逐步调整自身的参数，以便更准确地预测目标序列中的下一个元素。

  此外，为了加速训练和提高模型性能，在Transformer中还经常使用一些技巧，例如批量归一化、残差连接和层归一化。批量归一化用于加速收敛过程和提高模型稳定性，残差连接用于缓解梯度消失问题，层归一化用于加速训练过程和提高模型性能。

  总的来说，Transformer 模型的训练方法是通过自回归模型，使用自注意力机制进行序列预测，并采用掩码机制、交叉熵损失函数以及一些优化技巧进行模型训练和调优。