Transformer的工作原理主要基於自注意力機制和編碼器-解碼器結構。其核心組件和工作機制如下：
自注意力機制。這是Transformer的核心部分，允許模型在處理序列數據時關注不同位置的信息。自注意力機制通過計算序列中每個位置與其他位置之間的相關性，得到一個注意力權重分布，從而實現對不同位置信息的關注。
編碼器-解碼器結構。Transformer採用這種結構，其中編碼器負責將輸入序列轉換為一系列向量表示，而解碼器則根據這些向量表示生成輸出序列。這種結構使Transformer能夠處理變長序列數據，並且具有更好的泛化能力。
殘差連線與標準化。為了解決深度網路中的梯度消失和梯度爆炸問題，Transformer引入了殘差連線和標準化技術。殘差連線允許網路直接學習殘差函式，從而減輕梯度消失的問題；而標準化則通過對數據進行規範化處理，使得網路更加穩定且易於訓練。
位置編碼。由於Transformer沒有循環結構或卷積結構，所以無法像RNN或CNN一樣利用位置信息。為此，Transformer在輸入embeddings中添加位置編碼來編碼位置信息。
這種架構特別適用於自然語言處理任務，如文本翻譯和語音識別，其中序列數據的處理是關鍵。