Transformer、BERT和GPT都是自然语言处理领域的重要模型，它们之间有一些区别和联系。

区别：

1. 架构：Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，用于编码输入序列和解码输出序列。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是基于Transformer架构的双向编码模型，用于学习上下文无关的词向量表示。GPT（Generative Pre-trained Transformer）是基于Transformer架构的生成模型，用于生成自然流畅的文本。
2. 目标任务：Transformer并没有明确定义的任务，它主要用于序列到序列的转换。BERT主要用于预训练和下游任务的微调，包括问答、文本分类等。GPT主要用于生成文本。
3. 训练方式：Transformer的训练是无监督的，通过最大化输入和输出序列的条件概率进行训练。BERT使用了两个阶段的预训练，包括掩码语言建模和下一句预测。GPT也是通过无监督预训练，通过预测下一个单词进行训练。

联系：

1. 基于Transformer架构：BERT和GPT都是基于Transformer架构的模型，利用自注意力机制来建模长距离依赖关系。
2. 预训练和微调：BERT和GPT都采用了预训练和微调的策略。预训练阶段用大规模无监督数据进行训练，微调阶段则使用特定任务的有监督数据进行微调以适应下游任务。

关于代码实现，由于篇幅有限，无法提供详细的代码示例。但是，可以查阅相关的开源库和教程来获取具体的实现细节和示例代码。常用的深度学习框架如PyTorch和TensorFlow都提供了Transformer、BERT和GPT的实现库和教程，可以参考它们的官方文档和示例代码来学习如何实现这些模型。

Transformer、BERT和GPT的实现方式：

1. Transformer:

   • 官方论文：《Attention is All You Need》
   • PyTorch官方教程：https://pytorch.org/tutorials/beginner/transformer_tutorial.html
   • TensorFlow官方教程：https://www.tensorflow.org/tutorials/text/transformer

2. BERT:

   • 官方论文：《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》
   • Transformers库：https://github.com/huggingface/transformers
   • BERT模型的实现示例：https://huggingface.co/transformers/model_doc/bert.html

3. GPT:

   • 官方论文：《Improving Language Understanding by Generative Pre-training》
   • Transformers库：https://github.com/huggingface/transformers
   • GPT模型的实现示例：https://huggingface.co/transformers/model_doc/gpt.html

上述链接提供了官方文档、教程和示例代码，可以帮助更深入地了解这些模型的实现细节和使用方法。