Transformer 是一种神经网络架构，近年来因其在自然语言处理任务中的卓越表现而备受青睐。与传统的循环神经网络不同，Transformer 不依赖于对输入数据的顺序处理，这使其能够更高效地捕捉输入序列中的长期依赖关系。
Transformer 的核心在于其自注意力机制。这种被称为 “注意力机制” 的技术，让 Transformer 在生成输出预测时，能够为不同的输入元素分配权重。它会计算输入序列中每个元素与当前输出预测的相关性，并赋予相应的权重。借助这一机制，Transformer 可以有效地捕捉上下文信息，在与语言相关的任务中发挥重要作用。
机器翻译是 Transformer 最为人熟知的应用之一。在这项任务中，Transformer 将一种语言的句子作为输入，并生成另一种语言的对应句子作为输出。通过注意力机制，Transformer 能够精准识别并重点关注输入句子中最相关的部分，进而生成准确的翻译结果。
除了机器翻译，Transformer 在其他多种自然语言处理任务中也取得了领先的成果，例如语言建模和问答任务。它们在处理输入数据时，能够熟练掌握上下文信息和长期依赖关系，这使得 Transformer 在需要深入分析文本序列的任务中表现尤为出色。