课程设计的题目：Transformer架构分析及在NLP中应用 课程设计的主要内容： 1. Transformer结构 2. 位置编码与嵌入 3. 注意力机制 4. Transformer模型代码设计 5. Transformer 使用方法 6. NLP任务应用——中文翻译

课程设计的题目：Transformer架构分析及在NLP中的实战应用

主要内容包括：
1. **Transformer结构详解**：介绍Transformer的基本架构，包括自注意力层、多头注意力机制和前馈神经网络如何协同工作。

2. **位置编码与嵌入**：探讨Transformer如何处理序列信息，位置编码的作用以及不同类型的嵌入技术（词嵌入如Word2Vec和BERT的使用）。

3. **注意力机制的深入研究**：讲解softmax注意力和点积注意力，以及它们如何影响模型的性能和效率。

4. **Transformer模型实践**：指导学生编写Transformer模型的代码实现，通过实践理解关键部分的实现原理。

5. **Transformer在NLP任务中的使用方法**：展示如何将Transformer应用于诸如机器翻译、文本分类、情感分析等常见NLP任务，并解释其优势。

6. **中文翻译项目**：通过实际的翻译任务，让学生应用Transformer进行中文到英文或其他语言的翻译，并评估模型效果。