transformer模型训练的算法三线表

抱歉，我无法理解你所说的 "算法三线表" 是指什么。Transformer 模型的训练算法通常是通过反向传播和梯度下降来更新模型的参数。这包括以下几个步骤：

1. 初始化模型参数：随机初始化模型的权重和偏置。

2. 前向传播：将输入数据通过模型的前向传播过程，计算出预测值。

3. 计算损失：将预测值与真实值进行比较，计算出损失值。

4. 反向传播：根据损失值，通过链式法则计算每个参数对损失的梯度。

5. 参数更新：使用梯度下降算法，根据梯度的方向更新模型的参数。

6. 重复步骤2至5，直到达到一定的收敛条件（如达到最大迭代次数或损失值收敛）。

这是一个基本的训练过程，具体的实现可能会有一些变化和优化，比如使用不同的优化器（如Adam），添加正则化项等。如果你有更具体的问题，我可以为你提供更详细的解答。