Transformer模型是目前最先进的自然语言处理模型之一，其中的self-attention层和transformer层是非常重要的组件。这两种层虽然都涉及到词嵌入和上下文编码，但它们的实现有很大的不同之处。与传统的循环神经网络相比，self-attention层具有较短的依赖路径和高度的并行计算能力，能够使模型更加轻便和高效。相反，transformer层则使用了全连接层和残差网络来构建更深层次的模型，提高了模型的表征能力和适应性。了解两种层之间的不同，有助于我们更好地应用Transformer模型和设计更优秀的模型架构。