Transformer 是一種用于處理序列數據的深度學習模型，其在自然語言處理、語音識別和圖像處理等領域有著廣泛的應用。一些常見的應用場景包括：
機器翻譯: Transformer 模型在機器翻譯任務中取得了很大的成功，能夠同時處理不同語言之間的語義和詞序信息，使得翻譯質量有了顯著的提升。
文本生成: Transformer 模型可以用于生成文本，如對話系統、文本摘要、代碼生成等任務。
文本分類: Transformer 模型可以用于文本分類任務，如情感分析、垃圾郵件檢測、情報分類等。
問答系統: Transformer 模型可以用于問答系統，如閱讀理解、問答對話系統等。
語音識別: Transformer 模型可以用于語音識別任務，如語音轉文本、語音合成等。
圖像處理: Transformer 模型可以應用于圖像處理任務，如圖像分類、目標檢測、圖像生成等。
總的來說，Transformer 模型在處理序列數據方面有著廣泛的應用場景，可以應用于各種自然語言處理和視覺任務中。
