Transformer模型的主要组成部分包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder），由多个层组成。每个编码器层包括多头注意力（Multi-head Attention）和点式前馈网络（Point-wise Feed Forward Network）。解码器层则包括遮挡的多头注意力、多头注意力（使用编码器输出）和点式前馈网络。Transformer模型的关键创新之一是位置编码（Positional Encoding），为序列中的每个标记提供位置信息，使模型能理解序列的顺序。另一个关键创新是自注意力机制，支持模型在处理一个标记时，同时考虑序列中的其他所有标记，捕捉它们之间的关系。Transformer模型已经在多种应用中得到广泛使用，包括文本翻译、语音识别、文本生成、DNA分析、药物设计、异常检测和防止金融欺诈等。