在Transformer模型中，残差连接是一种结构设计，用于解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。它可以帮助模型更好地学习输入和输出之间的映射关系。

  在每层的Transformer模型中，输入会经过一系列的子模块，比如自注意力模块（self-attention）和前馈神经网络模块（feed-forward network）。在每个子模块的输入和输出之间，都有一个残差连接（residual connection）。

  残差连接的作用是将输入直接添加到子模块的输出上，从而获得最终的输出。这实际上是一种跳跃连接（skip connection）的形式。通过这种机制，模型在进行学习时可以同时学习输入和输出之间的映射，减少了信息的丢失。

  此外，在残差连接之前通常还会应用层归一化（layer normalization）操作，用于规范化子模块的输出。层归一化有助于缓解梯度问题，并提高模型的泛化能力。

  残差连接的引入使得Transformer模型能够更好地处理深层网络结构，允许信息在网络中自由流动，有效地传播梯度，从而改善了模型的训练和学习效果。