Transformer是一种深度学习模型，最初由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。它被设计用于处理序列数据，特别是在自然语言处理（NLP）任务中取得了显著的成功。

传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等序列模型存在着串行计算的限制，导致在处理长序列时性能不佳。Transformer引入了注意力机制（Attention Mechanism），这使得模型能够同时处理输入序列中的所有位置信息，从而实现了高效的并行计算。

以下是Transformer的一些关键概念：

1. 自注意力机制（Self-Attention）： Transformer中的核心是自注意力机制，它允许模型在处理序列时关注输入序列中的不同位置。通过计算每个位置对其他位置的注意力权重，模型能够捕捉到序列中的全局依赖关系。

2. 多头注意力机制（Multi-Head Attention）： 为了增加模型对不同表示空间的表达能力，Transformer使用了多个自注意力头。每个头学习不同的注意力权重，然后这些头的输出被拼接在一起并通过线性变换进行投影。

3. 位置编码（Positional Encoding）： 由于Transformer没有显式的顺序信息，位置编码被引入以为模型提供序列中各个位置的相对位置信息。

4. 前馈神经网络（Feedforward Neural Network）： Transformer包含两个全连接层，每个自注意力层之后都跟着一个前馈神经网络。这些前馈神经网络在每个位置上都独立地运行。

5. 残差连接和层归一化： 每个子层（自注意力层和前馈神经网络层）后面都有一个残差连接和层归一化，有助于训练深层模型。

Transformer不仅在NLP领域表现出色，而且在其他领域，如图像生成、语音处理等，也被广泛应用。其模型结构的灵活性和高效的并行计算特性使得它成为深度学习领域的一个重要里程碑。