這篇文章首次提出了"變形機"模式, 請提供本文所描述的變形機的核心概念.
Context:轉換器是一種深度學習模型, 採用自我注意的機制, 這項技術主要應用於自然語言處理 (NLP) 和電腦視覺 (CV) 領域.  轉換器與重複性神經網路 (RNN) 一樣, 設計為處理自然語言等序列輸入資料, 但與RNN不同的是, 變壓器會一次性處理整個輸入. 這項系統可提供任何位置的背景. 如果輸入的資料是自然語言的句子, 這樣可以比RNN有更多的並列化,  轉換器由Google Brain的團隊在2017年推出, 越來越多地成為NLP問題的選擇模型, 這項新增的平行訓練可在較大的資料集上進行訓練. 這導致BERT (從變換器的雙向編碼器表示) 和GPT (生成式預先訓練變換器) 等預先訓練的系統的發展,
這篇文章是由Vaswani, Ashish & Shazeer,Noam & Parmar,Niki & Uszkoreit,Jakob & Jones,Llion & Gomez,Aidan & Kaiser,Lukasz & Polosukhin,Illia撰寫,並於2017年出版. 這樣的模型是 GPT 系列及 BERT 系列模型的基礎. 這種模式使用的是Transfomer的解碼器部分, 變壓器模型的主要核心架構包括:自我注意力機構,位置編碼,編碼器-解碼器架構,多頭電壓. 透過使用注意力機制, 變壓器有效地解決了之前的RNN/LSTM模型中難以解決的並行問題. 解決了NLP上有限的標籤資料問題. 輸入文字中的序列資訊會透過位置編碼儲存. 變形機能夠學習不同模式的訓練資料,