Transformer 模型在机器翻译任务上的效果非常出色。Transformer 是一种基于自注意力机制的神经网络模型，由 Vaswani 等人于2017年提出，它彻底改变了传统的基于循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的序列到序列（seq2seq）翻译模型。相比于传统模型，Transformer 模型具有以下几个优点：

  1. 并行计算：传统的 RNN 模型需要按照时间步逐个计算，导致无法并行化。而 Transformer 模型使用自注意力机制，可以一次性计算所有位置的信息，实现了并行化计算，大大加快了训练速度。

  2. 长依赖关系：RNN 模型在处理长文本时容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，导致无法学习到长距离的依赖关系。Transformer 模型通过自注意力机制可以在任意位置获取上下文信息，从而更好地捕捉句子之间的长依赖关系。

  3. 多头自注意力：Transformer 模型引入了多个自注意力头，可以分别学习不同的特征表示。每个注意力头可以关注不同的上下文信息，从而提高模型的表达能力。

  由于上述优点，Transformer 模型在机器翻译任务中表现出色。在 WMT 2014 英德翻译任务上，Transformer 模型相对于传统的RNN模型，取得了非常显著的提升。此后，在各种翻译任务中，Transformer 模型几乎成为了标配，成为了目前最为先进和有效的机器翻译模型之一。