transformer文献推荐

当然，我可以给你一些 Transformer 相关的经典文献推荐。以下是一些著名的 Transformer 相关论文：

1. "Attention Is All You Need" by Vaswani, et al. (2017)
这是最早提出 Transformer 模型的论文，引入了自注意力机制，并在机器翻译任务上取得了非常好的效果。

2. "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding" by Devlin, et al. (2018)
这篇论文介绍了 BERT 模型，它是基于 Transformer 的预训练模型，通过大规模无监督学习在多种下游任务上取得了很好的表现。

3. "XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding" by Yang, et al. (2019)
这篇论文提出了 XLNet 模型，它在 BERT 模型的基础上引入了排列语言模型（permutation language modeling）的思想，显著改进了预训练表现。

4. "GPT-1: Improving Language Understanding by Generative Pre-Training" by Radford, et al. (2018)
这篇论文介绍了 GPT-1 模型，它是基于 Transformer 的生成式预训练模型，通过自回归训练在语言理解任务上取得了显著进展。

5. "GPT-2: Language Models are Unsupervised Multitask Learners" by Radford, et al. (2019)
这篇论文介绍了 GPT-2 模型，它在 GPT-1 的基础上扩展了模型规模和训练数据，取得了更好的生成效果。

这些论文都是 Transformer 领域的经典之作，可以帮助你深入理解 Transformer 模型的原理和应用。希望对你有所帮助！