Transformer 模型在自然语言处理领域取得了突破性的进展，特别是在序列到序列的任务中，如机器翻译、文本摘要等。本文将探讨一些 Transformer 的应用案例，并介绍其原理和实现细节。
案例一：机器翻译
原理
Transformer 模型通过自注意力机制（Self-Attention）和前馈神经网络（Feed-Forward Neural Networks）来捕捉序列中的长距离依赖关系。
实现细节
- 编码器（Encoder）：将源语言文本转换为向量表示。
- 解码器（Decoder）：将向量表示转换为目标语言文本。
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案例二：文本摘要
原理
Transformer 模型能够生成摘要，通过捕捉文本中的关键信息，并生成简洁的文本摘要。
实现细节
- 编码器：将文本转换为向量表示。
- 解码器：根据向量表示生成摘要。
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