Transformer是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，被广泛应用于自然语言处理（NLP）和多模态学习领域。

Transformer最初由Google在2017年提出，其核心思想是通过自注意力（Self-Attention）机制来捕捉输入序列之间的全局依赖关系，从而能够处理各种复杂的序列任务。由于其并行化计算的优点和对长距离依赖的强大捕捉能力，Transformer很快成为了多个NLP任务的基石。

从模型架构的角度来看，Transformer 主要由编码器（Encoders）和解码器（Decoders）两部分组成。每个编码器和解码器包含多个相同的层，每一层都包括多头注意力机制（Multi-Head Attention）、位置前馈网络（Feed Forward Networks）和层归一化（Layer Normalization）等组成部分。“多头注意力”允许模型同时在不同的表示子空间中学习到信息，极大提高了模型处理复杂语义关系的能力。

在应用领域，Transformer的影响力深远。其最著名的应用之一就是在机器翻译领域，例如谷歌的T2T模型。除此之外，Transformer也被用于文本理解、文本生成、语音识别等众多NLP任务中。更进一步，基于Transformer的模型也被成功应用于图像处理领域，如Vision Transformer（ViT）模型，以及最新的多模态模型，可以同时处理并理解文本和图像信息。

总而言之，Transformer通过其创新的自注意力机制和高效的计算性能，不仅极大地推动了自然语言处理技术的发展，也正在逐步扩展到其他人工智能领域。

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