文章介绍基于Transformer的编码器-解码器模型架构，包括其在序列到序列任务中的应用、关键组件及典型变体。

文章探讨如何利用块稀疏矩阵技术压缩和加速大语言模型，提升推理效率并减少内存占用，适用于部署资源受限场景。

Reformer是一种高效Transformer变体，通过局部敏感哈希和可逆残差层显著降低内存与计算开销，适用于长序列建模。

本文介绍在使用Transformer模型进行文本生成时，多种解码策略（如贪心搜索、束搜索、采样、top-k和top-p采样）的原理、优缺点及适用场景。

本文详细介绍了如何利用 Hugging Face 的 Transformers 和 Tokenizers 库，从数据准备、分词器训练到模型训练全流程，从头开始构建一个语言模型。