Transformer是一个英文单词，既可以指变压器（transformer）也可以指变换器（transformer）。在工程和科技领域中，Transformer通常指电力变压器，用来在不同电压电流之间进行能量转换。而在计算机科学领域中，Transformer通常指一种机器学习模型，用于处理自然语言处理（NLP）任务。

在机器学习中，Transformer模型是一种基于注意力机制（attention mechanism）的模型，最初由谷歌公司在2017年提出并应用于机器翻译任务。Transformer模型的主要特点是通过多头自注意力机制（multi-head self-attention）来捕捉输入序列中不同位置的信息，从而实现更好的语言理解和生成能力。

Transformer模型的结构包括多个编码器（encoder）和解码器（decoder）层，每一层都包括多头自注意力和前馈神经网络（feedforward neural network）。通过多层堆叠编码器和解码器层，Transformer模型可以在各种NLP任务中取得显著的性能提升，如机器翻译、文本摘要、语言建模等。

除了在NLP领域中的应用，Transformer模型还被广泛应用于计算机视觉领域，如图像生成、图像识别等任务。在实际应用中，Transformer模型已经成为许多工业界和学术界研究人员首选的深度学习模型之一，其优秀的性能和灵活的结构使得它在各种任务中都能取得不俗的表现。

总之，Transformer模型作为一种强大的机器学习模型，已经在NLP和计算机视觉领域取得了巨大的成功，为人工智能技术的发展做出了重要贡献。希望未来能够进一步深入研究和应用Transformer模型，推动人工智能技术的不断进步和发展。