BERT和其他语言注意力模型在初始嵌入阶段共享跨词信息，但也可以在后续层级中共享信息。下面是一个使用PyTorch实现的示例代码，展示了如何在BERT模型中共享跨词信息：

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import BertModel, BertTokenizer

class BERTWithSharedAttention(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(BERTWithSharedAttention, self).__init__()
        self.bert = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
        self.dropout = nn.Dropout(0.1)
        self.fc = nn.Linear(768, num_classes)

    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask)
        pooled_output = outputs[1]
        pooled_output = self.dropout(pooled_output)
        logits = self.fc(pooled_output)
        return logits

# Example usage
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BERTWithSharedAttention(num_classes=2)

input_text = "This is an example sentence."
input_ids = torch.tensor([tokenizer.encode(input_text, add_special_tokens=True)])
attention_mask = torch.ones_like(input_ids)

logits = model(input_ids, attention_mask)
print(logits)

在上面的代码中，我们使用了Hugging Face的transformers库来加载预训练的BERT模型和tokenizer。BERTWithSharedAttention类定义了一个简单的分类模型，使用BERT作为嵌入层，并在最后添加一个线性层进行分类。在forward方法中，我们调用BERT模型的输出，并将其输入到线性层中。

请注意，这只是一个示例代码，实际使用时可能需要根据具体任务和数据进行调整。