本文介绍了Transformer模型的底层架构和功能，包括注意力机制、嵌入表示层、自注意力层、前馈层、残差连接和层归一化等。文章还提供了基于Transformer的编码器和解码器的实现代码，并展望了GPT无监督预训练、有监督微调和基于HuggingFace的预训练语言模型实践。