在Transformer模型中，通常使用交叉熵损失函数作为目标函数。这是一种常用于分类任务的损失函数，用于衡量模型的预测结果与真实标签之间的差异。

  具体地说，在Transformer模型中，每个输入序列被编码为一系列的向量表示，其中每个向量表示一个词或者标记。通过多层的自注意力机制和前馈神经网络，模型可以捕捉到词与词之间的复杂关系。

  在训练过程中，对于每个位置的输出向量，我们可以使用Softmax函数将其转化为一个概率分布，表示该位置对应的不同标签的概率。然后，我们可以使用交叉熵损失函数计算该预测概率分布与真实标签之间的差异。

  交叉熵损失函数的公式如下：

  L = -∑(y * log(p))

  其中，L是损失函数，y是真实标签的概率分布，p是模型预测的标签的概率分布。通过最小化交叉熵损失函数，我们可以使得模型的预测结果与真实标签更加接近，提高模型的分类性能。

  需要注意的是，在Transformer模型中，为了减少标签平滑带来的损失，通常会对真实标签进行平滑处理。这可以通过将实际标签的概率分布调整为一个更加平滑的分布来实现。常见的平滑技术包括将真实标签的概率分布进行狄利克雷分布平滑或者均匀分布平滑。