Transformer是一种基于注意力机制的序列模型，最初由Google的研究团队提出并应用于机器翻译任务。与传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）不同，Transformer仅使用自注意力机制（self-attention）来处理输入序列和输出序列，因此可以并行计算，极大地提高了计算效率。下面是Transformer的详细解释。
- 自注意力机制
自注意力机制是Transformer的核心部分，它允许模型在处理序列时，将输入序列中的每个元素与其他元素进行比较，以便在不同上下文中正确地处理每个元素。
自注意力机制中有三个重要的输入矩阵：查询矩阵Q（query）、键矩阵K（key）和值矩阵V（value
