Какой опыт работы с Transformer

Имею практический опыт работы с архитектурой Transformer, включая реализацию и тонкую настройку моделей (BERT, GPT, T5) для NLP задач. Работал с Hugging Face Transformers, знаю особенности обучения (learning rate scheduling, mixed precision) и инференса (кэширование внимания).

Пример предсказания с BERT:

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

inputs = tokenizer("Hello, world!", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)

Также оптимизировал трансформеры для продакшена (ONNX-конвертация, квантование). Разбираюсь в механизмах внимания и эффективных вариантах (Longformer, Reformer).