Transformer算法是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語言模型，常用于自然語言處理中的文本生成和翻譯任務(wù)。它之所以有利于并行計算，是因為它采用了自注意力機(jī)制（Self-Attention Mechanism）。

傳統(tǒng)的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在進(jìn)行文本處理時，需要按照順序和局部窗口依次計算，無法進(jìn)行并行計算，因此會影響計算的速度和效率。而Transformer算法采用了自注意力機(jī)制，可以同時計算每個詞與文本中其他詞的相關(guān)性，無需按照順序進(jìn)行計算，從而可以并行計算。

具體來說，每一個文本輸入序列中的詞，都會與所有其他詞進(jìn)行自注意力計算，相當(dāng)于所有詞之間形成了一個網(wǎng)絡(luò)，可以同時進(jìn)行計算。這種并行計算方式大大提高了處理效率，將計算復(fù)雜度從O(N^2)降低到了O(N)。

因此，Transformer算法能夠同時處理整個文本序列，使得模型訓(xùn)練和推理速度大幅提升，對于如今大規(guī)模自然語言處理的應(yīng)用是非常有利的。

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