重写下面这段文本：《机器翻译中的Transformer模型》 
Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络结构，可以用于序列到序列的任务，如机器翻译。Transformer模型通过多层编码器和解码器实现聚合输入信息和生成输出信息的过程，其中编码器和解码器均由多头自注意力机制和前馈神经网络组成。Transformer模型的引入在机器翻译等自然语言处理任务中取得了很大成功，成为了目前为止最先进和最常用的神经网络结构之一。
Transformers是一种基于自注意力机制的神经网络结构，主要应用于序列到序列的任务，例如机器翻译。它包含编码器和解码器，在多头自注意力机制和前馈神经网络的帮助下聚合输入信息和生成输出信息。该模型在自然语言处理领域，特别是机器翻译方面取得了非常大的成功，并成为目前最先进、最常用的神经网络结构之一。