是的，Transformer架构可以用来替代传统的RNN结构。传统的RNN结构（如LSTM和GRU）在处理序列数据时受限于其顺序处理的性质，无法并行处理。相比之下，Transformer采用了完全基于自注意力机制（self-attention）的结构，通过Transformer的编码器和解码器层，能够同时处理输入序列中的所有位置信息，从而实现并行计算，提高了计算效率。

  Transformer模型的一个关键特点是自注意力机制，它通过计算输入序列中不同位置之间的关联度，从而为每个位置提供上下文表示。这使得Transformer能够更好地捕捉长距离的依赖关系，并且不受传统RNN结构中的梯度消失/爆炸问题的影响。

  在自然语言处理任务中，Transformer模型已经取得了很多令人印象深刻的成果。比如，基于Transformer的模型，如BERT、GPT和Transformer-XL等，在诸如语言建模、机器翻译、问答系统和文本生成等任务中都取得了很好的效果。

  当然，对于某些序列任务，传统的RNN结构仍然是有效的选择，尤其是处理一些具有时间顺序性质的序列，例如音频信号、时间序列预测等。但是对于大多数自然语言处理任务而言，Transformer已经成为了一种更优的选择，尤其是在处理长文本和大规模数据时。