Трансформер представляет собой архитектуру нейронной сети, специально разработанную для работы с последовательными данными, такими как текст, аудио и видео. В отличие от рекуррентных нейронных сетей, трансформеры применяют механизм внимания для учета долгосрочных зависимостей между элементами входных последовательностей, что позволяет эффективно обрабатывать и генерировать данные различной длины. Основные характеристики включают разбиение входных данных на токены, использование многоголовочного внимания, позиционных кодировок и возможность параллельных вычислений. Это обеспечивает высокую эффективность в задачах классификации, генерации и перевода текста, а также в обработке изображений и других применениях ИИ.