transformer 调用SAM模型

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，被广泛应用于自然语言处理任务中。它在机器翻译、文本生成、语义理解等任务上取得了很好的效果。

SAM（Self-Attention Model）是Transformer模型中的一种自注意力机制。自注意力机制允许模型在处理序列数据时，能够根据序列中不同位置的重要性来分配不同的注意力权重。这使得模型能够更好地捕捉序列中的长距离依赖关系。

在Transformer模型中，自注意力机制被用于编码器和解码器中的多头注意力层。编码器通过多层的自注意力和前馈神经网络对输入序列进行编码，而解码器则使用自注意力和编码器-解码器注意力来生成输出序列。

要调用SAM模型，你需要先构建一个Transformer模型，并将输入序列传入模型进行处理。具体步骤如下：
1. 定义模型的超参数，如层数、隐藏单元数、注意力头数等。
2. 构建编码器和解码器，每个部分包含多个自注意力层和前馈神经网络层。
3. 将输入序列通过编码器进行编码，得到编码后的表示。
4. 使用解码器生成输出序列，可以通过逐步生成的方式，每次生成一个词。
5. 重复步骤4，直到生成完整的输出序列。