Transformer架构是一种用于处理序列数据的深度学习模型，它摒弃了传统的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）结构，而是采用了自注意力机制（Self-Attention Mechanism）来处理序列数据。Transformer架构主要由以下几个部分组成：
输入层：输入层负责将输入的文本序列转换为模型可以处理的格式。这通常涉及到将文本转换为词元序列，并添加位置编码（Positional Encoding）来捕获序列中的顺序信息。
编码器和解码器：编码器和解码器是Transformer架构的两个主要部分。编码器由多层Transformer层组成，负责将输入序列转换为固定大小的向量表示。解码器也由多层Transformer层组成，负责生成输出序列。
自注意力机制：自注意力机制是Transformer的核心创新点，它允许模型在处理序列中的每个元素时，考虑序列中所有其他元素的信息。自注意力机制通过计算输入序列中每个词元与序列中其他词元的相关性，来生成每个词元的上下文表示。
前馈神经网络：前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）用于进一步处理自注意力机制的输出，以生成最终的编码表示。
残差连接：残差连接（Residual Connection）用于解决深层神经网络可能出现的梯度消失问题，它允许信息跳过某些层直接流向后续层。
层归一化：层归一化（Layer Normalization）用于稳定训练过程，提高模型的泛化能力。
多头注意力：多头注意力（Multi-Head Attention）允许模型在不同的子空间中捕捉输入序列的不同信息，从而提高模型的表达能力。
输出层：输出层负责将解码器的输出转换为最终的预测结果，如生成文本的下一个词元。
Transformer架构因其出色的性能和灵活性，已被广泛应用于自然语言处理、机器翻译、文本生成等领域。
