Transformer搭建

好的，了解了。关于Transformer的搭建，我可以给你一些简单的介绍。

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，用于处理序列到序列的任务，如机器翻译、文本摘要等。它由编码器和解码器两部分组成，其中编码器将输入序列映射到一组连续的表示，解码器则将这些表示转换为输出序列。

在搭建Transformer时，需要注意以下几点：
1. 使用多头注意力机制来提高模型的表现力；
2. 使用残差连接和层归一化来加速训练和提高模型的稳定性；
3. 使用位置编码来保留输入序列中的位置信息。

如果你想更深入地了解Transformer的搭建，可以参考论文《Attention Is All You Need》以及相关的代码实现。