Transformer是一种机器学习算法，主要用于自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）任务。Transformer是一种基于注意力机制的神经网络结构，能够将输入序列和输出序列进行映射。相比于传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），Transformer具有更好的并行性和计算效率，从而在处理长序列数据时表现更加优秀。
Transformer最初被提出用于机器翻译任务，后来被广泛应用于其他NLP任务，如问答系统、文本分类、命名实体识别等。另外，Transformer在CV领域也有着广泛的应用，如图像生成、目标检测、图像分割等任务。
Transformer的核心思想是自注意力机制，其可以直接计算输入序列中每个位置的权重，从而更加准确地捕捉序列中每个位置的重要性。Transformer包含一个编码器和一个解码器，编码器和解码器均由多个层组成。在编码器中，输入序列经过多个注意力子层和全连接子层的处理，得到最终的编码表示。在解码器中，编码器的输出作为输入，同样经过多个注意力子层和全连接子层的处理，最终得到目标输出序列。
Transformer相比于传统模型，有着更好的表现。在机器翻译任务中，Transformer相比于传统模型能够获得更好的翻译质量，且在超大数据集上依旧能够取得更好的表现。在NLP其他任务中，Transformer也取得了很多优异成果，如在GLUE数据集上取得了目前最优表现。
总结
Transformer是一种基于注意力机制的神经网络算法，能够处理序列数据，特别是在自然语言处理和计算机视觉领域具有广泛应用。Transformer相比传统的模型在表现上有着更好的性能，其通过自注意力机制的计算，能够更加准确地捕捉序列中每个位置的重要性，从而更好地处理长序列数据，解决了传统模型中存在的瓶颈问题。
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