transform模块化插入

在使用transformer模型时，我们可以使用模块化的方式将不同的组件插入到模型中，以实现不同的功能。常用的模块包括：

1. Embedding层：将输入的token转换为向量表示的embedding，通常使用预训练的词向量进行初始化。

2. Positional Encoding层：为输入的token添加位置信息，以便模型能够理解词语在句子中的位置关系。

3. Encoder层：将输入的token序列进行编码，得到表示句子语义的向量。

4. Decoder层：根据Encoder层得到的语义向量，生成目标语言的翻译结果。

5. Attention层：计算Encoder和Decoder中的token之间的注意力分布，以便模型能够关注重要的信息。

在实现时，我们可以使用Pytorch或Tensorflow等深度学习框架提供的模块，也可以自行实现。同时，我们可以根据具体的任务需求，灵活地选择需要插入的模块，以便优化模型的性能。