Transformer模型是一種基於自注意力機制的神經網路架構，主要用於處理序列數據，特別是在自然語言處理(NLP)領域中廣泛套用。
該模型由Ashish Vaswani等人於2017年提出，它通過自注意力機制來捕捉輸入序列中不同位置之間的關係。Transformer模型由多個編碼器(Encoder)和解碼器(Decoder)層組成，每層都包含多頭自注意力(Multi-Head Attention)機制和前饋神經網路。這種架構使得模型能夠在生成輸出時考慮輸入序列中的所有位置，從而更好地處理長距離依賴關係。
與傳統序列模型如循環神經網路(RNN)相比，Transformer模型在訓練和推理時具有更高的效率，因為它可以並行計算，減少了計算時間。此外，Transformer模型還使用了殘差連線和層歸一化等技術，以加速模型收斂並提高性能。
Transformer模型在多個NLP任務中取得了顯著的性能提升，包括機器翻譯、文本摘要、問答系統等。它的成功套用也推動了相關領域的發展。