Transformer模型总体架构包括四个主要部分：输入部分、编码器部分、解码器部分和输出部分。

1. 输入部分：
   输入部分负责将原始的输入序列转化为模型可以处理的向量表示。一般采用嵌入（embedding）的方法，将每个单词或字符映射为一个固定长度的向量。此外，还可以使用预训练的语言模型（例如Word2Vec或BERT）来初始化嵌入矩阵。

2. 编码器部分：
   编码器部分是Transformer模型的核心部分，它由多个自注意力层组成。每个自注意力层都包含多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）和前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）。多头自注意力用于计算输入序列中不同位置之间的关系，而前馈神经网络用于对自注意力层的输出进行非线性变换。编码器部分的目的是对输入序列进行编码，得到一个更加抽象和有代表性的表示。

3. 解码器部分：
   解码器部分也是由多个自注意力层组成，与编码器部分一一对应。在每个自注意力层中，解码器使用注意力机制来计算当前要生成的输出与所有已生成的输出之间的关系。此外，解码器还使用源语言编码（source language encoding）来计算目标语言编码与源语言编码之间的关系。通过这种方式，解码器能够逐步生成目标语言序列。

4. 输出部分：
   输出部分负责将解码器生成的序列转换为最终的输出。一般采用softmax函数将生成的向量映射到目标词汇表上的概率分布，从而选择最可能的输出单词。此外，还可以采用额外的损失函数来对输出进行正则化，例如coverage loss和length penalty。

最后，Transformer模型通过使用自注意力机制和深度神经网络，实现了对长序列数据的并行处理和抽象表示，从而在自然语言处理领域取得了显著的性能提升。