Transformer 是一种神经网络架构，它可以在序列的自然语言或文本处理任务中取得很好的性能。它由 Google 在 2017 年提出，并在《自然语言处理任务的机器翻译》一文中进行了描述。
Transformer 通过使用注意力机制来解决序列的长依赖问题。它的优势在于，它可以并行地执行序列的转换，因此速度更快，并且不需要使用循环神经网络，因此也不会有梯度消失或爆炸的问题。
Transformer 已经在许多自然语言处理任务中得到了广泛应用，包括机器翻译、文本分类、命名实体识别和句子相似性计算。它还被用于一些生成任务，如文本生成和代码生成。