程序员面试、算法研究、机器学习、大模型／ChatGPT／AIGC、论文审稿、具身智能／人形机器人、RAG等16大系列集锦

　　Transformer库是一款专为自然语言处理任务设计的开源工具包，依托Transformer模型架构，集成了丰富的预训练模型和实用函数，支持文本分类、命名实体识别、机器翻译等多种应用场景。若您有意对Transformer库进行定制或改进，可遵循以下指南操作：

1. 明确调整目标

　　首先，明确您的修改意向，无论是增添新功能、优化现有功能，还是修复存在的错误，都需清晰界定。

2. 深入研读源码

　　在着手修改前，全面熟悉Transformer库的源代码架构与实现细节至关重要。这有助于您理解库的运行机制，并精准定位需调整的代码区域。

3. 实施代码修改

　　依据既定目标，对源码进行相应调整。这可能涉及新增函数、修改函数逻辑、调整参数设置等。

4. 测试与校验

　　完成修改后，务必进行全面测试与验证，确保新代码不仅运行无误，且未引入任何新问题或错误。可通过构建测试用例或运行示例代码来检验修改的正确性。

5. 提交修改成果

　　若您确信修改有效且已通过测试验证，可将改动提交给Transformer库的维护团队。这一步骤可通过向库的GitHub仓库提交Pull Request来实现。