Transformers是一種使用自註意力機制的模型，它採用編碼器-解碼器架構來實現結果。一些常見的基於Transformer架構的模型包括BERT和RoBERTa。
Transformer架構是專為處理自然語言處理任務中的序列到序列問題而設計的。相對於傳統的RNN、LSTM等架構，Transformer的主要優勢在於其獨特的自註意力機制。這種機制使得Transformer能夠準確地捕捉輸入句子中標記之間的遠端依賴和相關性，並且大大降低了計算時間。透過自註意力機制，Transformer能夠對輸入序列中的每個位置進行自適應的加權處理，從而更好地捕捉到不同位置的上下文資訊。這種機制使得Transformer在處理長距離依賴性時更加有效，從而在許多自然語言處理任務中取得了優異的效能。
這個架構是基於編碼器-解碼器，由多層編碼器和解碼器組成。每個編碼器包含多個子層，包括多頭自註意力層和位置全連接前饋神經網路。同樣，每個解碼器也有兩個相同的子層，並添加了一個名為編碼解碼器注意力層的第三個子層，該層應用於編碼器堆疊的輸出。
每個子層後面都有一個歸一化層，同時每個前饋神經網路周圍都有殘差連接。這種殘差連接提供了梯度和資料流的自由路徑，有助於在訓練深度神經網路時避免梯度消失的問題。
編碼器的注意力向量被傳送到前饋神經網絡，將其轉換為向量表示，並傳遞至下一個注意層。解碼器的任務是將編碼器的注意力向量轉換為輸出資料。在訓練階段，解碼器可以使用編碼器產生的注意力向量和預期結果。
解碼器使用相同的標記化、字詞嵌入和注意力機制，以處理預期結果並產生注意力向量。隨後，此註意力向量與編碼器模組中的注意力層進行交互，以建立輸入和輸出值之間的關聯。解碼器注意力向量經過前饋層的處理，再映射為目標資料大小的大向量。
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