Transformer模型是一种基于注意力机制（attention mechanism）的神经网络架构，用于处理序列数据，特别是在自然语言处理（NLP）任务中取得了重大的突破。它于2017年由Vaswani等人提出，并在机器翻译任务中展现了出色的性能。

传统的序列模型，如循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs），存在难以并行化和长期依赖问题。而Transformer模型通过引入自注意力机制，实现了并行计算和更好的建模长距离依赖关系的能力。

Transformer模型由两个主要部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器负责将输入序列转换为一系列高维的特征表示，而解码器则根据这些特征生成输出序列。

在Transformer中，自注意力机制允许模型在处理序列时同时考虑序列中的所有位置。它通过计算每个位置与其他位置的相关性得分，以自适应地给予不同位置的重要性。这样，模型可以更好地捕捉序列中的上下文关系。

除了自注意力机制，Transformer模型还引入了残差连接和层归一化技术，有助于缓解梯度消失和加速训练过程。

Transformer模型的训练分为两个阶段：预训练和微调。在预训练阶段，模型使用大规模的未标记数据进行无监督学习，学习得到通用的语言表示。在微调阶段，模型在特定任务上进行有监督的训练，通过调整模型参数以适应特定任务的要求。

Transformer模型的优势在于能够处理长序列和并行计算，具有较好的表示学习能力和上下文理解能力。它在机器翻译、文本生成、问答系统、语义分析等多个NLP任务中取得了显著的成果，并成为现代NLP的重要基础模型。