在Transformer模型中，FFN(Feed-ForwardNetwork)是指全连接前馈神经网络，它是Transformer模型中的一个重要组成部分。FFN主要用于对每个位置的隐藏表示进行非线性变换和映射。

具体来说，FFN由两个线性层和一个激活函数组成。输入是 Transformer中的每个位置的隐藏表示，输出是经过非线性变换和映射后的新的隐藏表示。FFN的作用主要有两个方面:

  1. 增强特征表达能力:FFN通过两个线性层和激活函数的组合，能够对输入进行复杂的非线性变换，从而增强了特征的表达能力。这有助于模型更好地捕捉输入中的特征和模式。
  2. 提高位置间的独立性:Transformer模型中的自注意力机制(self-attention)可以捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系，但它可能无法完全消除位置间的依赖。FFN的引入可以进一步增加位置间的独立性，使得模型对每个位置的表示更加自主和独立，减少位置间的相互干扰。

总的来说，FFN在 Transformer中的作用是通过非线性变换和映射，增强特征表达能力并提高位置间的独立性，从而有助于提高模型的性能和表示能力。