Transformer是一种先进的语言模型，它在预测下一个单词或标记方面与传统的语言模型有所不同，但仍然遵循相同的基本原理。Transformer通过一系列复杂的步骤，将输入的标记序列转换为能够进行预测的丰富向量序列。

在Transformer中，输入的标记首先被转换为词嵌入，形成一组包含不同词嵌入向量的向量。这些向量随后会经历一系列的处理阶段，每个阶段都会为向量添加更多的上下文信息，从而使得每个向量包含更丰富的信息。这样，当向量最终传递给softmax分类层或预测层时，它们已经具备了足够的信息来进行准确的预测。

Transformer的核心是注意力机制，它的作用是衡量序列中每个单词相对于其他单词的重要性和相关性。随着序列通过多个Transformer块，每个块都会进一步丰富向量的信息，使得模型能够更深入地理解序列中的相互作用和上下文关系。

Transformer中的前馈神经网络（Feedforward Neural Network）对每个向量进行非线性变换，增加了模型的复杂性和理解能力。前馈网络的输入宽度与词嵌入的维度相匹配，并且网络的结构和权重在序列中的每个位置上都是相同的，确保了模型能够一致地处理每个标记。

此外，Transformer架构中还包括残差连接和层标准化。残差连接确保了梯度在反向传播期间的自由流动，同时保证了输入序列的信号在处理过程中不会丢失。层标准化则有助于保持训练的稳定性，特别是在处理长序列时。

Transformer的输入是由词嵌入和位置编码组成的，这确保了模型能够保留序列中标记的顺序信息。在输出端，模型通过一个线性神经网络和softmax函数来预测下一个标记，或者根据特定的分类方案对序列进行分类。

Transformer模型拆解使用，包括编码器模型、解码器模型和编码器-解码器模型。编码器模型主要用于理解输入序列而不生成新的标记，解码器模型则专注于生成下一个标记，而编码器-解码器模型则能够将一个输入序列转换为一个完全不同的输出序列，具体取决于任务需求。