Transformer和RNN（循环神经网络）的区别主要在于它们的网络结构和工作原理。以下是它们之间的主要差异：

基本结构：RNN的基本单元是循环单元，它会在处理序列中的每个元素时保留一些信息，从而能够处理变长序列。RNN通常用于文本生成和机器翻译等任务。相反，Transformer不使用循环单元。它使用了一种叫做自注意力机制的东西，可以让模型在处理序列中的每个元素时，关注序列中的不同部分。

并行计算能力：RNN在处理序列数据时，只能逐序处理，这意味着RNN在处理长序列时可能会面临效率问题。然而，Transformer具有更强的并行计算能力，它可以同时处理序列中的所有元素，因此在处理长序列时通常更有效。

长期依赖问题：RNN可能会遇到长期依赖问题。当序列很长时，RNN可能会忘记早期的信息。虽然有一些技术（如LSTM和GRU）试图解决这个问题，但它们并不总是有效。相比之下，Transformer的自注意力机制可以直接建模序列中的长期依赖关系，因此在这方面可能更有效。

训练方式：RNN通常使用教师强迫（teacher forcing）或自由运行（free-running）的方式进行训练。在教师强迫中，模型在每一步都使用真实的输出作为下一步的输入。而在自由运行中，模型使用自己的预测作为输入。相反，Transformer在训练时使用了一种称为掩蔽语言模型（masked language model）的方法，其中模型被要求在给定一些上下文的情况下预测被掩蔽的词。

应用领域：RNN和Transformer都可以用于处理序列数据，如自然语言文本和时间序列数据等，但Transformer由于其并行计算能力和自注意力机制，更适合处理长序列和复杂的语言任务，如机器翻译和文本生成等。而RNN则更适合处理一些简单的序列任务，如情感分析和文本分类等。

总的来说，RNN和Transformer各有优势，选择哪种模型取决于具体的任务需求和数据特性。