Transformer比较好学，整个路线也非常简单，就三步！！！
第一步. 理论学习
理论学习部分首先要了解Attention机制，这里推荐李宏毅老师的机器学习(或者看他的PPT)，讲的很清楚。
国外的也有斯坦福的CS25-Transformers United，B站上也有熟肉，给你们个传送门。
2022斯坦福人工智能新课【CS25-Transformers United】（中英字幕全集）比啃书效果好太多！！人工智能/深度学习/机器学习/神经网络/算法_哔哩哔哩_bilibili
之后学习transformer的架构，除此之外，还可以阅读那篇大名鼎鼎的论文： Attaintion Is All You Need
李沐大神在B站上也有对这篇论文的解读。
第二步. 框架实现
对于小白而言，不需要一开始就过度关注Transformer的具体实现细节， 先读懂大致框架， 再理解每一个模块。这里推荐Harvard的notebook。
第三步. 熟练应用
之后便是学习如何应用辣!
这是huggingface开发的transformer库
里面有详细的文档， 尝试使用它去解决一些简单的下游任务吧!
免费分享一些我整理的人工智能学习资料给大家，整理了很久，非常全面。包括一些人工智能基础入门视频+AI常用框架实战视频、图像识别、OpenCV、NLQ、YOLO、机器学习、pytorch、计算机视觉、深度学习与神经网络等视频、课件源码、国内外知名精华资源、AI热门论文等。
下面是部分截图，文末附免费下载方式。
目录
一、人工智能免费视频课程和项目
二、人工智能必读书籍
三、人工智能论文合集
四、机器学习+计算机视觉基础算法教程
五、深度学习机器学习速查表（共26张）
学好人工智能，要多看书，多动手，多实践，要想提高自己的水平，一定要学会沉下心来慢慢的系统学习，最终才能有所收获。