这篇文章介绍了Transformer模型，这是一种彻底改变了人工智能方法的神经网络架构。文章详细解释了Transformer的三个关键组件：嵌入、Transformer块和输出概率。嵌入部分描述了如何将文本输入转换为模型可以理解的数值表示。Transformer块部分介绍了模型的核心处理单元，包括多头自注意力机制和多层感知器（MLP）。输出概率部分解释了模型如何根据处理后的嵌入生成预测。文章还探讨了高级架构特征，如层归一化、dropout和残差连接，以及它们如何提高模型的性能。