Transformer是什么？它在现代计算机中的应用是什么？

Transformer是一种高级机器学习模型，最初由Google在2017年引入。它是一种基于自注意力机制的深度神经网络，能够对序列数据进行高效的建模和处理。相对于传统的逐步处理方式，Transformer可以同时处理整个序列，因此在语音识别、机器翻译、自然语言处理等领域中表现出色。

Transformer的自注意力机制能够对输入序列中各个元素之间的关联性进行建模，从而更好地捕捉上下文信息。它可以通过多个注意力头来提高建模的准确性，同时还可以使用残差连接和层归一化等技术来加速训练和预测。

除了在自然语言处理和语音识别中的应用，Transformer还被广泛应用于视觉任务，如图像分类、目标检测和图像生成等。在这些任务中，Transformer可以用于替代卷积神经网络，同时还能够处理任意大小的图像。

总的来说，Transformer是一种非常强大的机器学习模型，在现代计算机中有广泛的应用。无论是自然语言处理、语音识别还是视觉任务，都可以利用Transformer来进行高效的序列建模和处理。