transformer代码应用

Transformer模型在各个领域的应用越来越广泛。它的基本原理可以参考论文《Attention is All You Need》\[1\]和NLP理论《预训练模型的前世今生》\[2\]。如果你想了解如何实现Transformer模型的代码，可以参考hyunwoongko的代码\[3\]以及PyTorch官方文档\[4\]。Transformer模型包括一个Encoder和Decoder，Encoder将输入的词向量通过多层的自注意力机制转换成具有语义信息的向量，然后通过注意力机制与Decoder建立联系\[3\]。这样的架构使得Transformer模型在自然语言处理任务中表现出色。希望这些参考资料能够帮助你理解和应用Transformer模型的代码。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Transformer模型各模块详解及代码实现](https://blog.csdn.net/weixin_45671036/article/details/130529968)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Transformer模型入门详解及代码实现](https://blog.csdn.net/cuguanren/article/details/126540189)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]