این پروژه چیه؟
یک پیاده‌سازی کاملاً توضیح‌داده‌شده از مقاله معروف Transformer هست که توسط تیم Harvard NLP ارائه شده. 📘 این پیاده‌سازی به صورت گام‌به‌گام و با توضیحات دقیق، نحوه کارکرد مدل Transformer رو در سطح کد نشون می‌ده.

کاربردش چیه؟
این پروژه بیشتر برای یادگیری و آموزش طراحی شده. 🎓 افرادی که می‌خوان بدونن Transformer دقیقاً چطور کار می‌کنه — از لایه‌های توجه (attention) تا مکانیزم encoder-decoder — می‌تونن با خوندن این کد و توضیحات کنارش، درک عمیقی از ساختار مدل به دست بیارن.

در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟
اگر دانشجو، پژوهشگر یا توسعه‌دهنده‌ای هستی که می‌خوای مدل‌های زبانی پیشرفته مثل BERT یا GPT رو عمیق‌تر بفهمی، این پروژه نقطه شروع عالی‌ایه. 🔍 همچنین برای کسایی که می‌خوان یک Transformer سفارشی بسازن، این پیاده‌سازی یه الگوی قابل اعتماده.

چند مثال از موارد استفاده:
- آموزش مدل‌های ترجمه ماشینی از پایه 🌍
- درک نحوه پیاده‌سازی self-attention و multi-head attention
- استفاده به عنوان الگو برای پیاده‌سازی مدل‌های مبتنی بر Transformer در تحقیقات جدید 🧪
- آموزش در کلاس‌های یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی (NLP) 🎒