Transformer是一种用来实现机器翻译的深度神经网络模型，它可以在获取单个单词或句子的上下文信息后，将数据转换为全局结构，以进行自然语言处理任务。Transformer避免了传统模型中的序列编码步骤，使用注意力机制代替，并采用有助于提出更好结果的多头注意力机制。它也支持大规模并行化计算，从而加快计算速度和参数优化程序的性能。