通俗的來講，transformer其實就是一個特征提取器，輸入數據經過transformer提取特征然后輸出出來就可以了。通過transformer可以將一些特征不突出的信息通過提取，生成有突出點的信息。
transformer的結構總體封起來就是一個大盒子，這個大盒子分成兩個功能塊，一部分叫做encoder，另一部分叫做decoder。
其實encoder功能塊就是抽取特征的，抽取出來的特征就交給解碼功能塊decoder，decoder塊用encoder抽取到的特征去做你要做的任務，類比到常見的機器學習任務，也是這么回事，先做特征，然后由特征去做分類、回歸等任務。
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