Transformer效果是不是因为嵌入层的效果好导致的呢？

Transformer 的好处并不仅仅在于嵌入层的效果。嵌入层是 Transformer 中的一部分，它负责将输入序列中的词语转换为向量形式，方便后续模型处理。Transformer 模型的真正优势在于其注意力机制 (attention mechanism) 的设计，这种机制可以帮助模型更好地理解输入序列之间的关系。

在传统的循环神经网络（RNN）中，每个时间步会处理一个输入词语，并将隐藏状态传递到下一个时间步中。这种方法计算复杂度高，并且不易并行化。相比之下，Transformer 通过注意力机制实现了全连接性，能够同时考虑整个序列的信息，从而更好地捕捉输入序列的相关性。

与其他神经网络模型相比，Transformer 更加适合处理长序列数据，如自然语言处理任务。虽然嵌入层确实起到了重要的作用，但是 Transformer 模型的优势来自于其多层注意力结构和残差连接，以及对序列的全局处理。