是的，Transformer 模型可以进行并行化训练。Transformer 模型具有自注意力机制，使得每个词都可以在上下文中进行交互，因此每个词在计算时是相互独立的。这样的特性使得 Transformer 模型在训练时可以进行并行化。

  具体地说，Transformer 模型可以在多个 GPU 或者分布式系统上进行并行训练。在多个 GPU 上并行训练时，可以将输入数据分成多个小批次，每个 GPU 处理一个小批次。每个 GPU 可以独立计算前向传播和反向传播步骤，而不需要等待其他 GPU 的结果。之后，将各个 GPU 的梯度进行求和，然后更新模型的参数。

  另外，在分布式系统上进行并行训练时，可以将数据分成多个部分，分发到不同的节点上进行计算。每个节点可以独立地计算模型的前向传播和反向传播，并更新参数。分布式训练可以通过消息传递机制在节点之间进行通信，以便在每次迭代后同步模型参数。

  总之，由于 Transformer 模型的特性，可以进行并行化训练，从而加快模型的训练速度，并提高效率。