Transformer 是機器學習，尤其是自然語言處理 (NLP)的關鍵架構，其實作和應用需要使用多種程式語言，包括：
Python：這是建構 Transformer 模型最常用的程式語言，TensorFlow 和 PyTorch 是等廣泛用於深度學習的Python 程式庫，為 Transformer 架構的實作提供了強大的支援。Python 的簡潔性和龐大的庫生態系統使其成為人工智慧研究中快速原型設計和實驗的理想選擇。
C++ 和 Rust：雖然 Python 是模型開發的首選語言，但 C++ 和 Rust 常用於對效能要求極高的應用，尤其是在推理場景中，這些語言可以優化模型的執行，且在生產環境中部署 Transformer 時至關重要，因為速度和效率是重中之重。
RASP：RASP 是一種專門用於 Transformer 的程式語言，旨在將程式編譯成特定的 Transformer 模型，這種語言旨在促進創造可供Transformer學習的解決方案，展現了該領域更具針對性的程式設計方法。
雖然Python仍然是開發Transformer模型的主流語言，但C++和Rust在優化部署效能方面發揮重要作用。此外，RASP代表了一種專門針對Transformer應用程式的創新程式設計方法。
