ansformer 模

Transformer模型是基于自注意力机制（Self-Attention）的一种深度学习架构，最初由Google的研究人员在2017年提出的Transformer模型在机器翻译任务上取得了突破性进展[^4]。它主要解决了传统RNN（循环神经网络）在处理长序列时效率低下的问题。

**演示Transformer的工作原理：**
Transformer的核心组件包括编码器(Encoder)和解码器(Decoder)，它们都是由多层自注意力模块（Multi-head Attention）和前馈神经网络（Feedforward Networks）构成的。在编码阶段，输入序列通过多头注意力机制来捕捉不同位置之间的依赖关系，然后通过点积操作传递给下一层。解码阶段则是逐个生成预测结果，每次解码步骤都会利用先前产生的隐藏状态和编码器输出来计算注意力分布。

**示例代码（简化版）：**

from transformers import TransformerModel, AutoTokenizer

# 初始化预训练的Transformer模型和分词器
model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = TransformerModel.from_pretrained(model_name)

# 输入文本编码
inputs = tokenizer.encode("This is a sample input", return_tensors="pt")

# 进行前向传播
outputs = model(inputs)

# 获取最后层的隐藏表示
last_hidden_state = outputs.last_hidden_state

**