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Transformer是2017年由Google提出的一种革命性深度学习模型。它完全基于注意力机制，抛弃了传统的循环神经网络结构。Transformer采用编码器-解码器架构，编码器负责理解输入序列，解码器负责生成输出序列。这种设计使得模型能够并行处理，大大提高了训练效率。
自注意力机制是Transformer的核心创新。它通过计算Query、Key、Value三个向量来实现。对于序列中的每个词，模型会计算它与所有其他词的相关性得分，然后用这些得分对所有词的Value向量进行加权求和。这样每个词都能获得包含全局上下文信息的新表示。
多头注意力机制是对自注意力的进一步扩展。它并行使用多个注意力头，每个头都有自己的Query、Key、Value参数矩阵。不同的头可以关注序列中不同类型的依赖关系，比如语法关系、语义关系等。最后将所有头的输出拼接起来，通过线性变换得到最终的多头注意力输出。
Transformer还有两个重要组件。首先是位置编码，由于注意力机制本身无法感知序列的顺序信息，需要将位置编码添加到词嵌入中。其次是前馈网络，每个注意力层后都有一个全连接的前馈网络进行非线性变换。此外，残差连接和层归一化技术确保了深层网络的稳定训练。
Transformer相比传统模型具有显著优势。首先是并行计算能力强，不像RNN需要串行处理，大大提高了训练效率。其次能更好地捕捉长距离依赖关系，解决了传统模型的梯度消失问题。Transformer已广泛应用于机器翻译、文本生成、语言理解和视觉任务等领域，成为现代人工智能的重要基础。