在深度学习和自然语言处理的世界中，Transformer模型已经成为了一个革命性的里程碑。它以其独特的自注意力机制领导了一系列突破性的进展，从机器翻译到文本生成，Transformer的应用无所不包。本资源提供了一个从零开始的Transformer模型实现，旨在帮助开发者、研究人员和学生深入理解Transformer的内部工作原理。
主要特性：
清晰的代码结构：代码采用模块化设计，清晰地分离了不同的组件（如自注意力层、前馈网络、归一化层等），使得学习和修改变得更加容易。
详细的注释：每一个函数和模块都配有详细的注释，说明其功能和工作原理，非常适合学习和教学使用。
示例应用程序：包括一个使用该Transformer模型进行语言翻译的示例，帮助用户理解如何将模型应用到实际的自然语言处理任务中。
性能优化：代码实现考虑了效率和优化，适合进行大规模的训练任务。
可扩展性：代码设计允许容易地添加新的功能，如多头注意力、位置编码等，方便用户根据需要进行定制和扩展。理想的学习工具，帮助初学者和进阶用户深入理解Transformer架构和自注意力机制。为研究人员提供一个强大的基线，用于开发新的自然语言
