手撕transformer

手撕Transformer是指通过自己编写代码实现一个Transformer模型，而不是直接使用现有的Transformer框架或库。手撕Transformer的过程可以帮助我们更好地理解Transformer模型的原理和细节。

要手撕Transformer，首先需要了解Transformer模型的基本结构和原理。Transformer由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，每个部分又包含多个层，每个层都有自注意力机制和前馈神经网络。编码器将输入序列映射为一系列的隐藏表示，解码器则通过这些隐藏表示生成目标序列。

下面是手撕Transformer的一些步骤：
1. 定义模型的超参数，如词嵌入的维度、注意力头数、隐藏层的维度等。
2. 编写自注意力机制的代码，包括计算注意力权重、计算上下文向量等。
3. 编写前馈神经网络的代码，包括全连接层和激活函数等。
4. 定义编码器和解码器的代码，将多个自注意力层和前馈神经网络层堆叠起来。
5. 实现模型的前向传播函数，将输入序列通过编码器和解码器得到输出序列。
6. 定义损失函数，常用的是交叉熵损失函数。
7. 实现反向传播函数，计算梯度并更新模型的参数。
8. 使用训练数据对模型进行训练，并调整超参数以提高性能。