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该项目提供了一系列循序渐进的教程，指导从零开始构建常见的Transformer模型，如BERT、GPT、GPT2、BART和T5。教程不仅讲解基本架构的实现，还包括预训练和微调示例，并提供小型PyTorch库以便额外使用。项目依赖HuggingFace的tokenizers库进行子词标记，适用于不同规模数据集的训练需求，还涵盖了多工作节点的分布式训练示例，非常适合希望深入了解Transformer模型原理和应用的学习者。
