请给我构建一个基于Transformer架构的模型，要求该模型可以实现文言文转换翻译的功能，并给出相关代码

基于Transformer架构的模型，比如BERT、MT5（Mariana Tengov Transformer）等，常用于自然语言处理任务，包括机器翻译。为了实现文言文到现代汉语的翻译，我们可以使用预训练的多模态或多语言Transformer模型，如Hugging Face的`transformers`库提供的一些预训练模型。

以下是使用Python和Hugging Face `transformers`库构建一个简单的文言文翻译模型的大致步骤：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

# 加载预训练的文言文到现代汉语翻译模型（假设已经存在这样的模型）
model_name = "your_model_name" # 替换为你找到的预训练模型名，例如"Helsinki-NLP/opus-mt-zh-classical"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)

def translate_cuneiform_to_simplified_chinese(text):
    inputs = tokenizer.encode(text, return_tensors="pt")  # 文言文编码
    outputs = model.generate(inputs, max_length=50, early_stopping=True)  # 翻译并截断
    translated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return translated_text

# 使用模型
cuneiform_text = "你需要输入一段文言文文本..."
translated_text = translate_cuneiform_to_simplified_chinese(cuneiform_text)
print(f"原始文言文：{cuneiform_text}")
print(f"翻译后的现代汉语：{translated_text}")