Transformer架构是在2017年提出的，由Google Brain团队的研究员Vaswani等人公开发表了一篇名为“Attention Is All You Need”的论文，以改进序列到序列学习模型的效率和性能，引入了注意力机制并去除了RNN和卷积网络等传统的深度学习结构。Transformer架构在机器翻译和自然语言处理等任务中取得了显著的进展和成功。它被广泛应用和研究，深刻改变了自然语言处理的研究方向和模型结构。
transcript文件是一种文本文件，其中包含了针对特定录音或视频的逐字记录。这种文件通常用于记录会议、采访、法庭审讯等场合的对话内容，以便后续查阅和分析。transcript文件有助于准确地记录对话细节，使得用户可以方便地找到需要的信息或进行进一步的研究和分析。在教育、商业、法律等领域都广泛应用，为信息的保留和交流提供了有力的支持。